Sarah Schönbrodt

Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme

Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern. 1. Auflage 2019.

kartoniert , 116 Seiten

ISBN 3658251360

EAN 9783658251369

Veröffentlicht Januar 2019

Verlag/Hersteller Springer Fachmedien Wiesbaden

Auch erhältlich als:

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Beschreibung

Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.

Portrait

Nach erfolgreichem Abschluss ihres Masterstudiums promoviert Sarah Schönbrodt im Bereich der Entwicklung von authentischen Modellierungsaufgaben für Schülerinnen und Schüler an der RWTH Aachen. Sie ist zugleich in der Organisation und Gestaltung des Schülerlabors CAMMP für Mathematische Modellierung tätig.