Maschinelles Lernen für Klasse 10: Quiz und Übungen

Question 1

Was zeichnet überwachtes Lernen aus?

Accepted Answer

Die Eingabedaten sind mit den zugehörigen Ausgaben versehen.

Answer

Es wird eingesetzt, wenn die Ausgabe unbekannt ist.

Answer

Der Algorithmus lernt durch Ausprobieren.

Answer

Es ist immer effizienter als unüberwachtes Lernen.

Question 2

Was zeichnet überwachtes Lernen aus?

Accepted Answer

Der Algorithmus wird mit beschrifteten Daten trainiert.

Answer

Der Algorithmus findet selbstständig Muster in unbeschrifteten Daten.

Answer

Der Algorithmus kombiniert Verfahren aus verschiedenen Bereichen.

Answer

Der Algorithmus lernt aus einer besonders großen Datenmenge.

Question 3

Welches Ziel verfolgt eine Regressionsaufgabe?

Accepted Answer

Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes

Answer

Gruppierung von Datenpunkten

Answer

Klassifizierung von Datenpunkten

Answer

Regelgewinnung aus Daten

Question 4

Was ist ein Vorteil von überwachtem Lernen?

Accepted Answer

Hohe Genauigkeit bei наличии beschrifteter Daten

Answer

Aufdecken versteckter Muster in Daten

Answer

Keine Notwendigkeit für menschliche Expertise

Answer

Einfache und schnelle Implementierung

Question 5

Was ist charakteristisch für unüberwachtes Lernen?

Accepted Answer

Der Algorithmus lernt aus unbeschrifteten Daten.

Answer

Der Algorithmus wird zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet.

Answer

Der Algorithmus erfordert immense Rechenleistung.

Answer

Der Algorithmus ist stets genauer als überwachtes Lernen.

Question 6

Welcher Algorithmus wird häufig für das Clustering verwendet?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Support Vector Machine

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Lineare Regression

Question 7

Welche Art des maschinellen Lernens zielt darauf ab, einen kontinuierlichen Wert vorherzusagen?

Accepted Answer

Regression

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Klassifikation

Question 8

Welcher Algorithmus wird häufig für Klassifikationsprobleme eingesetzt, bei denen die Daten linear trennbar sind?

Accepted Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

k-nächste Nachbarn

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Naive Bayes

Question 9

Welche Kennzahl wird zur Messung der Leistung eines Regressionsmodells herangezogen?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Wert

Answer

Präzision

Question 10

Welches Verfahren ermöglicht die Gruppierung von Daten ohne Beschriftungen?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Faktorenanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 11

Welcher Begriff beschreibt den Prozess der Auswahl relevanter Merkmale für ein maschinelles Lernmodell?

Accepted Answer

Merkmalsselektion

Answer

Merkmalsextraktion

Answer

Merkmalsnormierung

Answer

Merkmalsreduktion

Question 12

Welche der folgenden Aussagen beschreibt überwachtes Lernen am treffendsten?

Accepted Answer

Das Modell wird mit markierten Daten trainiert.

Answer

Das Modell entdeckt Muster in unmarkierten Daten.

Answer

Das Modell wird ohne jegliches Vorwissen trainiert.

Answer

Das Modell eignet sich gut für Vorhersageaufgaben.

Question 13

Was ist der Hauptzweck der Kreuzvalidierung?

Accepted Answer

Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit des Modells

Answer

Erweiterung des Testdatensatzes

Answer

Verkürzung der Trainingszeit

Answer

Erhöhung der Genauigkeit des Modells

Question 14

Welche der folgenden Techniken gehört nicht zum unüberwachten Lernen?

Accepted Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Clustering

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Dimensionale Reduktion

Question 15

Welche Metrik wird häufig zur Beurteilung der Leistung von Regressionsmodellen herangezogen?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Answer

AUC-ROC

Question 16

Was versteht man unter einem Bias im Zusammenhang mit maschinellem Lernen?

Accepted Answer

Eine Voreingenommenheit zugunsten bestimmter Gruppen oder Merkmale

Answer

Ein Fehler im Modell, der zu ungenauen Vorhersagen führt

Answer

Ein Parameter, der die Leistung des Modells steuert

Answer

Eine Technik zur Regularisierung des Modells

Question 17

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen einem Merkmal und einem Ziel?

Accepted Answer

Ein Merkmal ist eine Eingabe, während ein Ziel eine Ausgabe ist.

Answer

Ein Ziel ist eine Eingabe, während ein Merkmal eine Ausgabe ist.

Answer

Merkmale und Ziele sind dasselbe.

Answer

Merkmale sind numerisch, während Ziele kategorial sind.

Question 18

Was ist eine treffende Beschreibung eines Entscheidungsbaums?

Accepted Answer

Ein Baumdiagramm, das Regeln für Klassifikation oder Regression darstellt

Answer

Ein Netzwerk aus Knoten und Kanten, das Funktionen für Klassifikation oder Regression darstellt

Answer

Eine mathematische Gleichung, die Funktionen für Klassifikation oder Regression darstellt

Answer

Ein Regelwerk, das Funktionen für Klassifikation oder Regression darstellt

Question 19

Überwachtes Lernen ist definiert als:

Accepted Answer

Lernen von Mustern aus beschrifteten Daten.

Answer

Lernen von Mustern aus unbeschrifteten Daten.

Answer

Identifizieren von Anomalien und Ausreißern in Daten.

Answer

Reduzieren der Dimensionalität von Daten.

Question 20

Welcher der folgenden Algorithmen verwendet eine Baumstruktur zur Partitionierung von Daten?

Accepted Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Lineare Regression

Answer

Support Vector Machines

Answer

k-Means-Clustering

Question 21

Welche Metrik wird zur Bewertung der Genauigkeit eines Regressionsmodells verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Answer

Silhouette-Koeffizient

Question 22

Welche Datenvorverarbeitungsmethode kann fehlende Werte behandeln?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Skalierung

Answer

Normalisierung

Answer

PCA

Question 23

Welcher der folgenden Algorithmen wird verwendet, um Cluster in Daten zu identifizieren?

Accepted Answer

k-Means

Answer

Naive Bayes

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Question 24

Welches der folgenden Verfahren wird verwendet, um die Generalisierungsfähigkeit eines Modells zu bewerten?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Trainingsfehler

Answer

Überanpassung

Answer

Unteranpassung

Question 25

Welcher der folgenden Algorithmen ist für die Verarbeitung natürlicher Sprache geeignet?

Accepted Answer

BERT

Answer

k-NN

Answer

Naive Bayes

Answer

Entscheidungsbäume

Question 26

Welche Aussage beschreibt überwachtes maschinelles Lernen am besten?

Accepted Answer

Der Algorithmus lernt aus markierten Trainingsdaten, die Eingaben und erwartete Ausgaben enthalten.

Answer

Der Algorithmus findet versteckte Muster in unmarkierten Daten.

Answer

Der Algorithmus trifft Vorhersagen auf Basis neuer Daten.

Answer

Der Algorithmus ist nicht auf menschliche Anleitung angewiesen.

Question 27

Welcher Algorithmentyp wird zur Vorhersage von Kategorien verwendet?

Accepted Answer

Klassifikationsalgorithmus

Answer

Regressionsalgorithmus

Answer

Clustering-Algorithmus

Answer

Assoziationsregeln-Algorithmus

Question 28

Welche Metrik wird häufig zur Bewertung von Regressionsmodellen verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler (MAE)

Answer

Genauigkeit

Answer

Fläche unter der Kurve (AUC)

Answer

F1-Score

Question 29

Welcher der folgenden Algorithmen wird im überwachten Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Dichtebasierte räumliche Clusteranalyse von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN)

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Question 30

Worin besteht das Hauptziel eines Klassifizierungsalgorithmus?

Accepted Answer

Zuordnung von Datenpunkten zu verschiedenen Klassen

Answer

Prognose kontinuierlicher Werte

Answer

Reduzierung der Dimensionalität von Daten

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Question 31

Welche Metrik wird zur Beurteilung der Leistung eines Regressionsmodells verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer quadratischer Fehler (MSE)

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Answer

Silhouette-Koeffizient

Question 32

Welche Methode wird zur Regulierung der Modellkomplexität im maschinellen Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Bagging

Answer

Boosting

Answer

Ensemble-Methoden

Question 33

Welcher Vorteil macht das unüberwachte Lernen gegenüber dem überwachten Lernen aus?

Accepted Answer

Erfordert keine gekennzeichneten Daten

Answer

Liefert höhere Genauigkeit

Answer

Ist für komplexere Aufgaben geeignet

Answer

Verhindert Überanpassung

Question 34

Welche Programmiersprache eignet sich besonders für maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Python

Answer

Java

Answer

C++

Answer

SQL

Question 35

Was ist das Hauptziel des unüberwachten maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Erkennen versteckter Muster und Strukturen in Daten ohne vorgegebene Zielgröße.

Answer

Vorhersagen zukünftiger Ereignisse basierend auf vergangenen Daten.

Answer

Klassifizieren von Daten in vordefinierte Gruppen.

Answer

Optimieren von Prozessen durch Rückmeldungen.

Question 36

Wie erkennt man Überanpassung in maschinellen Lernmodellen und welche Maßnahmen können getroffen werden, um sie zu verhindern?

Accepted Answer

Überanpassung liegt vor, wenn das Modell im Trainingsdatensatz sehr gut abschneidet, aber im Testdatensatz schlecht.

Answer

Überanpassung liegt vor, wenn das Modell im Trainingsdatensatz schlecht abschneidet, aber im Testdatensatz gut.

Answer

Überanpassung liegt vor, wenn das Modell sowohl im Trainings- als auch im Testdatensatz sehr gut abschneidet.

Answer

Überanpassung kann nicht erkannt werden.

Question 37

Welcher Algorithmus wird für unüberwachtes Lernen verwendet?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

K-nächste Nachbarn

Answer

Entscheidungsbäume

Question 38

Welcher Algorithmus wird im überwachten Lernen häufig für Klassifizierungsaufgaben verwendet?

Accepted Answer

Support Vector Machine (SVM)

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Apriori-Algorithmus

Answer

Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus (EM-Algorithmus)

Question 39

Welche Art von maschinellem Lernen verwendet Daten ohne bekannte Klassenbezeichnungen?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Transferlernen

Question 40

Welche Metrik wird zur Beurteilung der Genauigkeit eines Regressionsmodells verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

Präzision

Answer

F1-Score

Question 41

Wie hilft die Kreuzvalidierung dabei, die Generalisierungsfähigkeit eines maschinellen Lernmodells zu bewerten?

Accepted Answer

Durch wiederholtes Trainieren und Testen des Modells auf verschiedenen Teilen der Trainingsdaten und Mittelung der Ergebnisse.

Answer

Durch Verringerung der Anzahl der Parameter im Modell.

Answer

Durch Verkürzung der Trainingszeit des Modells.

Question 42

Nenne das Hauptziel eines Klassifikationsalgorithmus.

Accepted Answer

Daten verschiedenen Kategorien zuordnen

Answer

Daten in kleinere Dimensionen zerlegen

Answer

Kontinuierliche Werte vorhersagen

Answer

Unregelmäßigkeiten aufdecken

Question 43

Was ist das primäre Ziel von unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

Muster und Strukturen in Daten erkennen

Answer

Synthetische Daten erzeugen

Answer

Daten klassifizieren

Answer

Zukünftige Ereignisse vorhersagen

Question 44

Welcher Algorithmus ist bekannt für seine Fähigkeit, komplexe, nichtlineare Beziehungen abzubilden?

Accepted Answer

Neuronale Netze

Answer

Logistische Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support Vector Machines

Question 45

Welche Überlegung spielt eine entscheidende Rolle bei der Auswahl von Merkmalen für ein Machine-Learning-Modell?

Accepted Answer

Relevanz für die Vorhersageaufgabe

Answer

Einfache Berechenbarkeit

Answer

Korrelation mit anderen Merkmalen

Answer

Verfügbarkeit einer großen Anzahl von Merkmalen

Question 46

Nenne eine Bewertungsmetrik zur Beurteilung der Güte eines Regressionsmodells.

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Sensitivität

Answer

F1-Score

Answer

Genauigkeit

Question 47

Welches ist das Ziel eines Regressionsalgorithmus?

Accepted Answer

Einen numerischen Wert vorherzusagen

Answer

Regeln aus Daten zu extrahieren

Answer

Daten in Gruppen zu clustern

Answer

Anomalien in Daten zu erkennen

Question 48

Was versteht man unter Überanpassung?

Accepted Answer

Ein Modell, das zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist und daher auf neue Daten nicht gut verallgemeinert

Answer

Ein Modell, das nicht ausreichend an die Trainingsdaten angepasst ist

Question 49

Nenne eine Anwendung des maschinellen Lernens im Bereich Medizin:

Accepted Answer

Medizinische Diagnose

Answer

Empfehlungssysteme

Answer

Sprachverarbeitung

Answer

Finanzvorhersage

Question 50

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten, während unüberwachtes Lernen unbeschriftete Daten verwendet

Answer

Überwachtes Lernen ist für Regression geeignet, während unüberwachtes Lernen für Klassifizierung geeignet ist

Question 51

Was ist die Inspiration für die Struktur eines neuronalen Netzwerks?

Accepted Answer

Das menschliche Gehirn

Answer

Eine Datenbank

Answer

Ein Regelbasierter Algorithmus

Question 52

Welche Technik dient der Evaluierung der Leistungsfähigkeit eines maschinellen Lernmodells?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Feature Scaling

Answer

Normalisierung

Answer

Regularisierung

Question 53

Wie bezeichnet man ein Modell, das ohne vorherige Markierung der Daten trainiert wird?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Transferlernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Question 54

Welcher Zweck wird mit Regularisierung beim maschinellen Lernen verfolgt?

Accepted Answer

Überanpassung verhindern

Answer

Vorhersagegenauigkeit verbessern

Answer

Datenmenge erhöhen

Answer

Modellkomplexität erhöhen

Question 55

Welcher Ansatz wird zur Auswahl der für ein maschinelles Lernmodell relevanten Merkmale herangezogen?

Accepted Answer

Feature Selection

Answer

Feature Engineering

Answer

Feature Extraktion

Answer

Feature Scaling

Question 56

Welche Metrik wird zur Bewertung der Leistung eines Regressionsmodells verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

Recall

Answer

Präzision

Question 57

Welcher Algorithmus findet Anwendung bei der Reduzierung der Dimensionalität?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Naive Bayes

Answer

Support Vector Machine

Answer

K-Means-Clustering

Question 58

Welche Anwendung des maschinellen Lernens trägt zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit bei?

Accepted Answer

Personalisierte Empfehlungen

Answer

Autonomes Fahren

Answer

Betrugserkennung

Answer

Medizinische Diagnose

Question 59

Welche Art von maschinellem Lernen wird verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie zum Beispiel die Temperatur oder den Aktienkurs?

Accepted Answer

Regression

Answer

Clustering

Answer

Dimensionale Reduktion

Answer

Klassifikation

Question 60

Welcher Schritt gehört NICHT zum Prozess des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Datenbereinigung

Answer

Modelltraining

Answer

Modellauswertung

Answer

Datenvorverarbeitung

Question 61

Welche Metrik wird verwendet, um die Leistung eines Klassifikationsmodells zu bewerten, das die Anzahl der korrekt klassifizierten Beispiele misst?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Varianzaufklärung

Answer

Silhouette-Koeffizient

Answer

Mittelwert der absoluten Fehler

Question 62

Welcher Algorithmus gehört zu den unüberwachten Lernmethoden und wird verwendet, um Datenpunkte in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften zu clustern?

Accepted Answer

K-Means-Algorithmus

Answer

Logistische Regression

Answer

Naive Bayes

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Question 63

Was beschreibt die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, auf neue, unbekannte Daten gut zu funktionieren?

Accepted Answer

Generalisierungsfähigkeit

Answer

Effizienz

Answer

Robustheit

Answer

Interpretierbarkeit

Question 64

Welche Aussage über maschinelles Lernen ist FALSCH?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen kann nur mit strukturierten Daten verwendet werden.

Answer

Maschinelles Lernen kann Aufgaben automatisieren, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern.

Answer

Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um komplexe Muster in Daten zu erkennen.