Erst üben, dann prüfen
Lerne, wie KI aus Beispielen lernt.
Das lernst du in diesem Level
- Warum eine KI Trainingsdaten braucht
- Warum man immer mit neuen Beispielen testet
- Was die Genauigkeit eines Modells aussagt
Üben, testen, besser werden
Einer der wichtigsten Teile des maschinellen Lernens ist, wie wir Computern beibringen, Muster zu erkennen.
Wir tun dies, indem wir dem Computer Beispiele zum Lernen geben (Trainingsdaten) und ihn dann mit neuen Beispielen testen, die er noch nicht gesehen hat (Testdaten).
So läuft das ab
- 1
Training
Wir zeigen dem Computer viele Beispiele. Die richtige Antwort steht dabei.
- 2
Lernen
Der Computer sucht Muster in den Trainingsdaten
- 3
Test
Jetzt bekommt er neue Beispiele. Die kennt er noch nicht.
- 4
Auswerten
Wir zählen nach, wie viele Antworten richtig waren.
Bei dir ist es genauso. Vor einer Arbeit übst du zu Hause. In der Arbeit kommen dann neue Aufgaben. Dort zeigst du, was du gelernt hast.
Erst raten, dann forschen
Ein Modell beantwortet alle Übungsfragen perfekt. Wie gut ist es bei neuen, unbekannten Fragen?