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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme

Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern

  • Sarah Schönbrodt

Part of the BestMasters book series (BEST)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XIII
  2. Sarah Schönbrodt
    Pages 1-4
  3. Sarah Schönbrodt
    Pages 53-68
  4. Sarah Schönbrodt
    Pages 91-94
  5. Back Matter
    Pages 95-99

About this book

Introduction

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.

Keywords

Maschinelle Lernmethoden Klassifizierungsprobleme Singulärwertzerlegung Supervised Learning Support Vector Machine Bildklassifizierung Kompetenzbereich Mathematisch Modellieren Mathematikunterricht

Authors and affiliations

  • Sarah Schönbrodt
    • 1
  1. 1.Lehrstuhl II für MathematikRWTH AachenAachenGermany

Bibliographic information

Industry Sectors
Finance, Business & Banking
Telecommunications
Energy, Utilities & Environment
Aerospace