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2024 | OriginalPaper | Chapter

3. Lernen aus Daten

Authors : Tilman Michaeli, Emanuel Kitzelmann, Stefan Seegerer, Ralf Romeike

Published in: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden Grundlagen des maschinellen Lernens erläutert und von wissensbasierten Ansätzen Künstlicher Intelligenz abgegrenzt. Dazu werden verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens unterschieden und an Beispielen ausgeführt. Aufbauend hierauf werden gesellschaftliche Bezüge und Implikationen beleuchtet.

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Footnotes
1
,,Regeln“ wird hier als veranschaulichende Begrifflichkeit gewählt, im weiteren Verlauf dieses Buches wird auch ein technische Definition eingeführt.
 
2
Zu den bekanntesten Metriken gehören die Genauigkeit (bzw. accuracy), die Sensitivität (bzw. recall) und Präzision (bzw. precision).
 
Metadata
Title
Lernen aus Daten
Authors
Tilman Michaeli
Emanuel Kitzelmann
Stefan Seegerer
Ralf Romeike
Copyright Year
2024
Book
Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Print ISBN: 978-3-658-44247-7

Electronic ISBN: 978-3-658-44248-4

Copyright Year: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_3

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