Prüfung Prüfungsfragen und Abschlussarbeit

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  1. Wie beeinflussen die Konfigurationseinstellungen die Güte des Modells?12

    Öffnen Sie die Konfigurationsdatei des Modells und variieren Sie die folgenden in (a) bis (d) benannten Einstellungen (alle anderen Einstellungen sollen auf den Standardwerten des Kurses verbleiben). Wofür sind die Größen zuständig? Trainieren Sie das Modell und werten Sie den den Datensatz aus dem Kurs aus. Beschreiben Sie den Einfluss genau. Informationen zum trainierten Modell befinden sich in der log-Datei. Was fällt auf?

    (a) Stellen Sie 5, 25, 100, 250 und 500 Epochen ein.
    (b) Stellen Sie die Anzahl der Hidden Layer auf eins und zehn ein. Trainieren Sie das Modell mehrmals.
    (c) Stellen Sie einen, fünf, zehn und 25 Hidden Layer Nodes ein. Trainieren Sie das Modell mehrmals.
    (d) Stellen Sie eine Learning Rate von 0.9, 0.1, 0.003 und 0.0001 ein.

  2. Wie wird ein Cola/Limo Mischgetränk trainiert?5

    Erstellen Sie z.B. anhand der Excel-Datei, mit synthetischen Daten aus dem Kurs, einen Datensatz zum Training eines Cola/Limo Mischgetränks. Erstellen Sie auch eine Datei mit Datensätzen zur anschließenden Auswertung. Legen Sie dazu keine neue Kategorie an, sondern setzen Sie die Kategorie Cola und Limo auf jeweils „1“. Beschreiben Sie Ihren Ansatz, mit dem Sie das Mischgetränk charakterisieren. Wie müssen die Messdaten also aussehen, um ein Cola/Limo Mischgetränk zu charakterisieren? Gehen Sie auch auf die Konfiguration und Optimierung des Modells genau ein. Wie kann das Modell verifiziert werden?

  3. Wie können weitere Spezifikationen ergänzt werden?4

    Beschreiben Sie das Verfahren zur Ergänzung weiterer Spezifikationen. Was wurde wo verändert? Welches Merkmal haben Sie gewählt? Werten Sie das Beispiel aus dem Kurs aus. Beschreiben Sie die Vorgehensweise genau. Tragen Sie Sorge, dass die Grenzwerte so gewählt werden, dass Abweichung mal vorhanden sind und auch fehlen.

  4. Wie wird ein eigenes Modell erstellt?9

    Erstellen Sie Ihr eigenes Modell anhand einer fiktiven oder realen Fragestellung. Nutzen Sie dazu synthetische oder empirische Daten. Erstellen Sie eine geeignete Kategorisierung und Spezifikation. Trainieren und optimieren Sie das Modell. Erstellen Sie anhand der Testdaten eine Auswertung. Erstellen Sie eine ZIP Datei der Engine und laden diese als Lernziel hoch.

    Laden Sie ein ZIP Archiv der Engine an dieser Stelle hoch. Die Datei soll eine Größe von 5 MB nicht überschreiten. Da die Testdaten nach erfolgreicher Diagnose gelöscht werden müssen diese dem ZIP Archiv manuell beigelegt werden.

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