Welches Äffchen beißt, welches nicht?
Entscheidungsbäume stellen einen gut nachvollziehbaren und relativ einfachen Algorithmus des Maschinellen Lernens dar, anhand dessen sich Überwachtes Lernen auf großen Datenmengen illustrieren lässt. Die Schüler:innen erstellen basierend auf Trainingsdaten selbst einen Entscheidungsbaum zur Unterscheidung von beißenden und nicht-beißenden Äffchen und werten anschließend die Güte ihres Modells aus.
Das Begleitmaterial erklärt den Prozess des Überwachten Lernens und des Erstellens von Entscheidungsmodellen. Die Station ist angelehnt an das Gute-Äffchen-Böse-Äffchen-Spiel aus AI Unplugged (www.aiunplugged.org). Anleitung und Unplugged-Spielmaterialien zur Nutzung im Unterricht finden Sie auf der genannten Website unter der Aktivität 1.
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