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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme

Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern

eBook Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme Cover
Autor
Verlag
Erscheinungsjahr
2019
Seitenanzahl
99
Seiten
ISBN
9783658251376
Format
PDF
Kopierschutz
DRM
Geräte
PC
MAC
eReader
Tablet
Preis
34,99
EUR

Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.

Nach erfolgreichem Abschluss ihres Masterstudiums promoviert Sarah Schönbrodt im Bereich der Entwicklung von authentischen Modellierungsaufgaben für Schülerinnen und Schüler an der RWTH Aachen. Sie ist zugleich in der Organisation und Gestaltung des Schülerlabors CAMMP für Mathematische Modellierung tätig.

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