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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme = Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern /

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme/ von Sarah Schönbrodt.
Reminder of title:	Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern /
Author:	Schönbrodt, Sarah.
Description:	XIII, 99 S. 1 Abb.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
Subject:	Applied mathematics. -
Online resource:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-25137-6
ISBN:	9783658251376

Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme = Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern /
Schönbrodt, Sarah.

Maschinelle Lernmethoden für KlassifizierungsproblemePerspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern /[electronic resource] :von Sarah Schönbrodt. - 1st ed. 2019. - XIII, 99 S. 1 Abb.online resource. - BestMasters,2625-3577. - BestMasters,.

Klassifizierung auf Basis maschineller Lernalgorithmen -- Mathematische Hintergründe zweier maschineller Lernmethoden -- Anwendung zweier maschineller Lernmethoden zur Bildklassifizierung -- Maschinelles Lernen in der mathematischen 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. Der Inhalt Klassifizierung auf Basis maschineller Lernalgorithmen Mathematische Hintergründe zweier maschineller Lernmethoden Anwendung zweier maschineller Lernmethoden zur Bildklassifizierung Maschinelles Lernen in der mathematischen Modellierung mit Schülerinnen und Schülern Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Mathematikdidaktik und Mathematik Angehende Lehrerinnen und Lehrer der Mathematik und Informatik Die Autorin 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.

ISBN: 9783658251376

Standard No.: 10.1007/978-3-658-25137-6doiSubjects--Topical Terms:

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Applied mathematics.

LC Class. No.: T57-57.97

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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme = Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern /
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