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kiesler.at

Maschinelles Lernen & CBR
updated by rck, 2005-01-21

(german only) Zusammenfassung des Abschnitts „Maschinelles Lernen und Case Based Reasoning“.

  • Was versteht man unter induktivem Lernen?
  • Nennen Sie Arten von Lernen (Psychologie)?
  • Welche Lernverfahren kennen Sie?
  • Was versteht man unter inkrementellem Lernen?
  • Was ist ein Hypothesenraum?
  • Skizzieren Sie die Architektur eines fallbasierten Systems!
  • Was kann alles in einem Fall enthalten sein?
  • Welche Varianten von Fällen gibt es?
  • Beschreiben Sie den Fall, wie Sie die Vorlesung besucht haben!
  • Wie kann Ähnlichkeit von Fällen modelliert werden?

Skizzieren Sie die Architektur eines CBS Systems

Architektur fallbasierter Systeme
Architektur fallbasierter Systeme

Welche Varianten von Fällen gibt es?

In dialogorientierten Systemen werden Fälle als flache Liste aus Fragen und Antworten realisiert. Es gibt kein Bereichsmodell, die Liste der Fragen ist für jeden Fall unterschiedlich.

Bei einem textuellen System werden die Fälle durch freien Text beschrieben. Das Auffinden erfolgt durch Schlüsselwortvergleich, auch hier gibt es kein Bereichsmodell.

Das strukturelle System hebt sich gegenüber den anderen beiden Varianten durch sein Bereichsmodell ab. Hier werden Fälle durch vordefinierte Attribute beschrieben.

Was kann alles in einem Fall enthalten sein?

Minimum: Problem und dessen Lösung.

Möglicherweise aber auch weit mehr. Beispiele:

  • Kontext (Rechtfertigung für Lösung)
  • Lösungswege
  • Zeiger auf andere Fälle
  • War Problemlösung erfolgreich?
  • Kosten
  • :




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