Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme
Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern
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.
| Autor: | Schönbrodt, Sarah |
|---|---|
| ISBN: | 9783658251369 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 99 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Veröffentlicht: | 23.01.2019 |
| Untertitel: | Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern |
| Schlagworte: | Bildklassifizierung Klassifizierungsprobleme Kompetenzbereich Mathematisch Modellieren Maschinelle Lernmethoden Mathematikunterricht Singulärwertzerlegung Supervised Learning Support Vector Machine |
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