Maschinelles Lernen: Definition und Ziele – Quizfragen und Antworten

Question 1

Was ist das zentrale Ziel des Maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Computer in die Lage zu versetzen, 
      Vorhersagemodelle basierend auf Daten zu erstellen.

Answer

Computer in die Lage zu versetzen, selbstständig Entscheidungen zu treffen.

Answer

Die menschliche Intelligenz durch maschinelle Intelligenz zu übertreffen.

Answer

Menschliche Arbeitskräfte durch Maschinen zu ersetzen.

Question 2

Welches Ziel steht im Mittelpunkt des Maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Automatisierung komplexer Aufgaben durch Erlernen von Mustern aus Daten

Answer

Erstellung präziser Vorhersagen zukünftiger Ereignisse

Answer

Entwicklung von Regeln für die Entscheidungsfindung

Answer

Verbesserung der menschlichen Denkfähigkeit

Question 3

Was ist die zentrale Definition von Maschinellem Lernen?

Accepted Answer

Die Fähigkeit von Computern, automatisiert aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.

Answer

Der Einsatz von Algorithmen zur Erledigung von Aufgaben.

Answer

Die Entwicklung von Robotern, die menschliche Intelligenz nachahmen.

Answer

Die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Software.

Question 4

Nennen Sie die drei primären Arten des Maschinellen Lernens.

Accepted Answer

Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Verstärkungslernen

Answer

Lernen mit Lehrer, Lernen ohne Lehrer, Transferlernen

Answer

Lineares Lernen, Nichtlineares Lernen, Statistisches Lernen

Answer

Induktives Lernen, Deduktives Lernen, Abduduktives Lernen

Question 5

Welche Art von Algorithmus wird typischerweise für Unüberwachtes Lernen verwendet?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Question 6

Was ist der Hauptunterschied zwischen Lernen mit Lehrer und Lernen ohne Lehrer?

Accepted Answer

Lernen mit Lehrer verwendet markierte Daten, Lernen ohne Lehrer nicht.

Answer

Lernen mit Lehrer erstellt ein Modell, Lernen ohne Lehrer nicht.

Answer

Lernen mit Lehrer passt eine Funktion an, Lernen ohne Lehrer nicht.

Answer

Lernen mit Lehrer verwendet einen Datensatz, Lernen ohne Lehrer nicht.

Question 7

Welche der folgenden Anwendungen ist ein Beispiel für Verstärkungslernen?

Accepted Answer

Selbstfahrende Autos

Answer

E-Mail-Spamfilter

Answer

Medizinische Diagnostik

Answer

Sprachübersetzung

Question 8

Welche der folgenden Definitionen von Maschinellem Lernen (ML) ist die präziseste?

Accepted Answer

ML ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und Aufgaben ohne explizite Programmierung auszuführen.

Answer

ML ist eine Technologie, die manuelle Aufgaben automatisiert.

Answer

ML ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die auf menschliche Interaktion abzielt.

Answer

ML ist ein statistisches Verfahren zum Testen von Hypothesen über Daten.

Question 9

Welches der folgenden ist KEIN Ziel des Maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Entwicklung spezifischer Modelle für einzelne Datensätze

Answer

Erkennung von Mustern in Daten

Answer

Vorhersage zukünftiger Ereignisse

Answer

Erstellung generalisierbarer Modelle für neue Daten

Question 10

Welche der folgenden Metriken wird zur Bewertung der Leistung eines Klassifizierungsmodells verwendet?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Mittelwert

Answer

Standardabweichung

Answer

Bereich

Question 11

Welche der folgenden Möglichkeiten stellt KEINE bewährte Methode für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen dar?

Accepted Answer

Vernachlässigung der Datenvorverarbeitung

Answer

Regelmäßige Überwachung der Modelle

Answer

Verwendung einer Vielzahl von Algorithmen

Answer

Dokumentation des Entwicklungsprozesses

Question 12

Welches der folgenden Ziele ist NICHT Teil der Zielsetzung des Maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Menschen vollständig ersetzen

Answer

Muster in Daten erkennen

Answer

Vorhersagen treffen

Answer

Entscheidungen automatisieren

Question 13

Welche der folgenden Aufgaben wird dem unüberwachten Lernen zugeordnet?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Regression

Answer

Zeitreihenvorhersage

Answer

Klassifikation

Question 14

Welches grundlegende Konzept bildet die Basis des Maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Lernen aus Daten

Answer

Statistische Methoden

Answer

Grundlagen der Informatik

Answer

Programmierkenntnisse

Question 15

Welche Metrik wird tyischerweise zur Leistungsbewertung von Klassifikationsmodellen herangezogen?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Standardabweichung

Question 16

Welcher der folgenden Algorithmen wird der Kategorie der Entscheidungsbäume zugeordnet?

Accepted Answer

ID3

Answer

Support-Vektor-Maschine

Answer

Naive Bayes

Answer

K-Means

Question 17

Welcher Faktor kann die Leistungsfähigkeit eines Maschinellen Lernmodells beeinträchtigen?

Accepted Answer

Überanpassung

Answer

Schnelle Prozessoren

Answer

Fortschrittliche Algorithmen

Answer

Große Datenmengen

Question 18

Welcher Begriff beschreibt die Fähigkeit eines Maschinellen Lernmodells, sich an neue Daten anzupassen?

Accepted Answer

Generalisierung

Answer

Unteranpassung

Answer

Überanpassung

Answer

Spezialisierung

Question 19

In welchem Anwendungsbereich findet Maschinelles Lernen Anwendung?

Accepted Answer

Medizinische Diagnose

Answer

Webdesign

Answer

Klassische Malerei

Question 20

Welche Aussage zu ethischen Überlegungen im Maschinellen Lernen ist zutreffend?

Accepted Answer

Ethische Aspekte sollten während des gesamten Prozesses des Maschinellen Lernens berücksichtigt werden.

Answer

Ethische Überlegungen sind nur für die Entwicklungsphase relevant.

Answer

Ethische Überlegungen können vernachlässigt werden, wenn das Modell genaue Ergebnisse liefert.

Question 21

Welche Aussage beschreibt das Ziel des überwachten Maschinellen Lernens am treffendsten?

Accepted Answer

Ermittlung einer Zuordnungsfunktion anhand markierter Daten

Answer

Entdeckung versteckter Strukturen in Daten

Answer

Generierung neuer Datenpunkte

Answer

Verringerung der Dimensionalität von Datensätzen

Question 22

Welche der folgenden Aufgaben fällt NICHT in den Bereich des Maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Manuelle Regeldefinition

Answer

Vorhersage zukünftiger Ereignisse

Answer

Entscheidungsoptimierung

Answer

Mustererkennung

Question 23

Welche der folgenden Anwendungen ist ein typisches Beispiel für überwachtes Maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Bilderklassifizierung

Answer

Clustering

Answer

Datenkompression

Answer

Dimensionsreduktion

Question 24

Welche der folgenden Herausforderungen tritt beim Einsatz von Maschinellen Lernmodellen in realen Anwendungen auf?

Accepted Answer

Verarbeitung unbekannter Daten

Answer

Speicherung umfangreicher Datenmengen

Answer

Entwicklung effizienter Algorithmen

Answer

Verfügbarkeit umfassender Datensätze

Question 25

Welche Aussage beschreibt die Auswirkung von Bias in Maschinellen Lernmodellen?

Accepted Answer

Systematischer Fehler, der zu ungenauen Vorhersagen führt

Answer

Maß für die Leistungsfähigkeit eines Modells

Answer

Zufälliger Fehler, der die Genauigkeit beeinträchtigt

Question 26

Welche der folgenden Metriken dient der Bewertung der Performance von Klassifikationsmodellen im Maschinellen Lernen?

Accepted Answer

F1-Maß

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Answer

Varianz

Question 27

Welche Definition beschreibt Maschinelles Lernen (ML) am besten?

Accepted Answer

Es befähigt Algorithmen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Answer

Einen Computer so zu programmieren, dass er menschliche Aufgaben erledigt

Answer

Die Verarbeitung von Daten mithilfe statistischer Methoden

Question 28

Ein Hauptziel von ML ist:

Accepted Answer

Die Automatisierung von Aufgaben

Answer

Die Analyse von Textdaten

Answer

Die Entwicklung von Software

Answer

Die Erstellung von Datenbanken

Question 29

Welche Art des ML ermöglicht es einem Algorithmus, Muster in unbeschrifteten Daten zu erkennen?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Transferlernen

Question 30

Welcher Algorithmus des unüberwachten Lernens wird zur Dimensionalitätsreduktion verwendet?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Support Vector Machine

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Entscheidungsbaum

Question 31

Was ist ein Vorteil von ML-Modellen im Vergleich zu traditionellen Programmieransätzen?

Accepted Answer

Geringerer Bedarf an menschlichem Eingreifen

Answer

Höhere Entwicklungsgeschwindigkeit

Answer

Bessere Leistung bei strukturierten Daten

Answer

Geringere Kosten

Question 32

Welches ist das primäre Ziel des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Computern die Fähigkeit zu verleihen, aus Daten zu lernen und anhand dieser zu verallgemeinern

Answer

Die Ersetzung menschlicher Intelligenz

Answer

Die Erstellung von Menschen ähnlichen Robotern

Question 33

Welche Aussage charakterisiert maschinelles Lernen am besten?

Accepted Answer

Ein Algorithmus, der sich durch Interaktion mit Daten verbessert, ohne explizit programmiert zu werden

Answer

Eine Methode zur effizienten Datenspeicherung

Answer

Ein Programm, das auf einer Reihe fester Regeln basiert

Question 34

Welche Aufgabe gehört NICHT zum Bereich des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Manuelles Codieren von Regeln

Answer

Anwenden gelernter Modelle auf neue Daten

Answer

Erstellen von Modellen, die aus Daten lernen

Answer

Evaluieren von Modellen

Question 35

Welche Art des maschinellen Lernens zielt darauf ab, die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabedaten zu erlernen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Semi-überwachtes Lernen

Question 36

Welche Art des maschinellen Lernens ermöglicht es Computern, aus unbeschrifteten Daten Muster zu erkennen?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Question 37

Welche Kennzahl wird häufig zur Bewertung der Leistung eines Klassifizierungsmodells herangezogen?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Standardabweichung

Answer

Korrelation

Answer

Varianz

Question 38

Welches Ziel ist für das maschinelle Lernen NICHT relevant?

Accepted Answer

Manipulation von Nutzerdaten zur Beeinflussung ihres Verhaltens

Answer

Vorhersage zukünftiger Ereignisse

Answer

Automatisierung von Aufgaben

Answer

Erkennung von Trends

Question 39

Welche der folgenden ist KEINE Hauptanwendung von Maschinellem Lernen?

Accepted Answer

Manuelle Dateneingabe

Answer

Vorhersage von Ergebnissen

Answer

Spracherkennung

Answer

Bildanalyse

Question 40

Welches ist das primäre Ziel des überwachten Lernens?

Accepted Answer

Ein Modell zu erstellen, das Eingaben zu Ausgaben zuordnet

Answer

Die wichtigsten Merkmale in Daten zu erkennen

Answer

Unbekannte Muster in Daten zu identifizieren

Question 41

Welcher Lerntyp ermöglicht es einem Modell, Muster in Daten zu erkennen, ohne dass markierte Daten erforderlich sind?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Semi-überwachtes Lernen

Question 42

Welcher der folgenden Vorteile ist mit der Verwendung von Entscheidungsbäumen verbunden?

Accepted Answer

Leicht verständlich

Answer

Kann mit Nichtlinearitäten umgehen

Answer

Sehr hohe Genauigkeit

Answer

Kann große Datenmengen effektiv verarbeiten

Question 43

Welches Prinzip liegt der Funktionsweise von Support-Vektor-Maschinen zugrunde?

Accepted Answer

Suche nach einer Trennfläche mit maximalem Abstand zu den Datenpunkten

Answer

Maximierung der Likelihood-Funktion

Answer

Minimierung der Summe der quadratischen Fehler

Question 44

Was ist das grundlegende Konzept hinter neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Nachbildung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns

Answer

Verwendung von Entscheidungsbäumen

Answer

Anwendung von Bayes'schen Regeln

Question 45

Welches ist der Hauptzweck der Regularisierung in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Überanpassung reduzieren

Answer

Die Trainingszeit verkürzen

Answer

Die Genauigkeit erhöhen

Answer

Die Interpretierbarkeit verbessern

Question 46

Welche Aussage beschreibt Maschinelles Lernen (ML) am treffendsten?

Accepted Answer

ML ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI).

Answer

ML basiert ausschließlich auf statistischen Inferenzverfahren.

Answer

ML ist eine lineare Optimierungsmethode.

Question 47

Was ist ein primäres Ziel von Maschinellem Lernen?

Accepted Answer

Automatisierung von Vorhersagen

Answer

Erstellung von Berichten

Answer

Durchführung von Hypothesentests

Question 48

Welche ML-Art eignet sich am besten, um kontinuierliche Werte vorherzusagen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen - Regression

Answer

Unüberwachtes Lernen - Dimensionsreduktion

Answer

Unüberwachtes Lernen - Clustering

Answer

Überwachtes Lernen - Klassifikation

Question 49

Welche Metrik wird typischerweise zur Bewertung eines Klassifikators herangezogen?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Mittlere absolute Abweichung

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Quadratischer mittlerer Fehler (RMSE)

Question 50

Welche ML-Technik dient der Identifizierung verborgener Muster in Daten?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen - Clustering

Answer

Überwachtes Lernen - Klassifikation

Answer

Unüberwachtes Lernen - Dimensionsreduktion

Answer

Überwachtes Lernen - Regression

Question 51

Welche Aussage zur Zukunft von ML ist zutreffend?

Accepted Answer

ML wird voraussichtlich in zahlreichen Branchen eine bedeutende Rolle spielen.

Answer

ML bleibt nur für hochspezialisierte Forscher relevant.

Answer

ML wird durch andere Technologien abgelöst werden.

Question 52

Nennen Sie ein Beispiel für eine ML-Anwendung in der Medizin.

Accepted Answer

Unterstützung bei der Diagnose

Answer

Logistik

Answer

Fertigung

Answer

Buchhaltung

Question 53

Welches Tool wird häufig für die Entwicklung von ML-Modellen verwendet?

Accepted Answer

Python

Answer

Microsoft Excel

Answer

Google Docs

Answer

Apple Pages

Question 54

Was zeichnet Maschinelles Lernen aus?

Accepted Answer

Fähigkeit zum Lernen aus Daten ohne explizite Programmierung

Answer

Erfordernis menschlicher Eingriffe bei jeder Entscheidung

Answer

Einsatz komplexer mathematischer Modelle

Question 55

Welches ist ein Hauptziel des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Komplexe Muster in Daten erkennen und verstehen.

Answer

Emotionen simulieren wie ein Mensch

Answer

Softwarefehler automatisch erkennen und beheben

Answer

Kreative Inhalte wie Kunst oder Musik generieren

Question 56

Welche der folgenden Aufgaben ist ein Beispiel für unüberwachtes maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Gruppierung ähnlicher Datenpunkte in Cluster

Answer

Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien

Answer

Erkennung gesprochener Wörter in Audioaufnahmen

Answer

Vorhersage des Benutzerverhaltens anhand vorheriger Interaktionen

Question 57

Welche Metrik wird häufig verwendet, um die Effektivität von Modellen des maschinellen Lernens zu messen?

Accepted Answer

Genauigkeit: Der Anteil der korrekten Vorhersagen

Answer

Speicherverbrauch: Wie viel Speicherplatz ein Modell benötigt

Answer

Benutzerfreundlichkeit: Wie einfach ein Modell zu verwenden ist

Answer

Geschwindigkeit: Wie schnell ein Modell Vorhersagen treffen kann

Question 58

Welches Problem kann auftreten, wenn ein Modell des maschinellen Lernens zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist?

Accepted Answer

Überanpassung: Das Modell trifft schlechte Vorhersagen für neue Daten

Answer

Rechenfehler: Das Modell kann keine korrekten Berechnungen durchführen

Answer

Datenleckage: Das Modell lernt von Daten, die nicht für das Training vorgesehen sind

Answer

Unteranpassung: Das Modell kann nicht genügend aus den Trainingsdaten lernen

Question 59

Welche Technologie ist eine wesentliche Grundlage für maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Cloud Computing: Bereitstellung von Rechenleistung und Speicherkapazität nach Bedarf

Answer

Blockchain: Eine dezentralisierte und sichere Datenbank

Answer

Virtual Reality: Eine Technologie, die immersive virtuelle Umgebungen schafft

Answer

Quantencomputer: Computer, die Quantenmechanik nutzen, um Berechnungen durchzuführen

Question 60

Welches Prinzip liegt dem maschinellen Lernen (ML) zugrunde?

Accepted Answer

Computer lernen aus Daten, um Aufgaben ohne explizite Programmierung zu erledigen.

Answer

Computer entwickeln ein menschliches Bewusstsein und können selbstständig denken.

Answer

Computer programmieren sich selbst anhand komplexer Algorithmen.

Question 61

Welches der folgenden Beispiele stellt KEINE Anwendung von maschinellem Lernen (ML) dar?

Accepted Answer

Ein Schachcomputer, der nach vordefinierten Regeln spielt.

Answer

Ein Spamfilter, der E-Mails anhand von Mustern klassifiziert.

Answer

Ein Übersetzungsprogramm, das Texte in verschiedene Sprachen übersetzt.

Question 62

Welches Ziel verfolgt das Supervised Learning im Bereich des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Ein Modell zu trainieren, das Vorhersagen auf Basis von beschrifteten Daten trifft.

Answer

Daten zu analysieren, um Muster und Beziehungen zu identifizieren.

Answer

Ein Modell zu entwickeln, das selbstständig Entscheidungen trifft.

Question 63

Welcher der folgenden Begriffe gehört NICHT zu den Arten des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Lineare Optimierung

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Question 64

Was ist ein wesentliches Merkmal von Unsupervised Learning?

Accepted Answer

Es verwendet unbeschriftete Daten, um Muster und Strukturen zu entdecken.

Answer

Es erfordert eine große Menge an beschrifteten Trainingsdaten.

Answer

Es zielt darauf ab, Vorhersagen auf Basis von neuen Daten zu treffen.