Maschinelles Lernen in der Informatik: Quizfragen für Klasse 13

Question 1

Welches Bewertungsmaß wird häufig bei Klassifikationsaufgaben verwendet?

Accepted Answer

Präzision

Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

R-Quadrat

Question 2

Was ist der primäre Unterschied zwischen einem Entscheidungsbaum und einem SVM?

Accepted Answer

Entscheidungsbäume sind hierarchisch, während SVMs hyperpläne verwenden

Answer

SVMs sind nichtparametrisch, während Entscheidungsbäume parametrisch sind

Answer

Entscheidungsbäume können nur für Klassifikationsaufgaben verwendet werden, während SVMs für Klassifikation und Regression verwendet werden können

Answer

SVMs sind schneller als Entscheidungsbäume

Question 3

Was ist ein Hyperparameter?

Accepted Answer

Ein Parameter, der das Modell selbst beeinflusst

Answer

Ein Parameter, der die Lernrate steuert

Answer

Ein Parameter, der die Regularisierung steuert

Answer

Ein fester Parameter, der nicht optimiert werden kann

Question 4

Welche der folgenden Methoden wird im unüberwachten Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support Vector Machines

Question 5

Welche Methode wird hauptsächlich für unüberwachtes Lernen verwendet?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Question 6

Welche Aussage beschreibt prägnant überwachtes Lernen?

Accepted Answer

Der Algorithmus lernt durch die Verwendung von beschrifteten Daten.

Answer

Der Algorithmus findet eigenständig Muster in unbeschrifteten Daten.

Answer

Der Algorithmus kann Vorhersagen für unbekannte Daten machen.

Answer

Der Algorithmus wird durch eine Verlustfunktion gesteuert.

Question 7

Was ist das zentrale Ziel einer Regressionsaufgabe?

Accepted Answer

Vorhersage numerischer Werte

Answer

Kategorisierung von Datenpunkten

Answer

Erkennung ungewöhnlicher Datenpunkte

Answer

Generierung neuer Daten

Question 8

Welche Metrik wird typischerweise verwendet, um die Leistung eines Regressionsmodells zu messen?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Answer

ROC-AUC

Question 9

Welcher Algorithmus des Clustering unterteilt eine Datenmenge in eine bestimmte Anzahl (k) von Gruppen?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Hierarchisches Clustering

Answer

DBSCAN

Answer

Spektrales Clustering

Question 10

Definieren Sie kurz den Zweck von Regularisierungsmethoden.

Accepted Answer

Reduzierung von Überanpassung

Answer

Steigerung der Modellgenauigkeit

Answer

Optimierung von Hyperparametern

Answer

Verbesserung der Modellinterpretierbarkeit

Question 11

Welche Hyperparameter sind für die Optimierung eines Support-Vektor-Maschinen-Algorithmus von besonderer Bedeutung?

Accepted Answer

Kernel-Typ und Regularisierungsparameter

Answer

Lernrate und Anzahl der Epochen

Answer

Anzahl der Cluster und Distanzmetrik

Answer

Batchgröße und Dropout-Rate

Question 12

Was ist eine treffende Beschreibung einer Anomalie?

Accepted Answer

Ein Datenpunkt, der erheblich von der Norm abweicht

Answer

Ein Datenpunkt, der zu einem erkennbaren Muster gehört

Answer

Ein Datenpunkt mit falscher Beschriftung

Answer

Ein Datenpunkt mit hoher Wahrscheinlichkeit

Question 13

Welche Art des maschinellen Lernens ermöglicht es einem Algorithmus, versteckte Muster aus unmarkierten Daten zu erkennen?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkendes Lernen

Answer

Transferlernen

Question 14

Welcher Algorithmus wird häufig für Klassifizierungsaufgaben im maschinellen Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

Support-Vektor-Maschine

Answer

Bayes-Klassifikator

Answer

K-Means-Algorithmus

Answer

Lineare Regression

Question 15

Welche Metrik wird zur Bewertung der Leistung eines Regressionsmodells verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Präzision

Answer

F1-Score

Answer

Recall

Question 16

Welcher Algorithmus verwendet eine iterative Optimierungstechnik, um eine nichtlineare Grenze zwischen Klassen zu ermitteln?

Accepted Answer

Support-Vektor-Maschine

Answer

Perzeptron

Answer

Neuronales Netz

Answer

Entscheidungsbaum

Question 17

Welche Technik wird eingesetzt, um eine Überanpassung eines maschinellen Lernmodells zu verhindern?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Normalisierung

Answer

Feature-Auswahl

Answer

Datenaufteilung

Question 18

Welche Methode wird verwendet, um die Bedeutung von Merkmalen in einem maschinellen Lernmodell zu bestimmen?

Accepted Answer

Funktionsauswahl

Answer

Regularisierung

Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Normalisierung

Question 19

Welche Art des maschinellen Lernens ermöglicht es einem Algorithmus, durch Interaktion mit seiner Umgebung zu lernen?

Accepted Answer

Verstärkendes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Transferlernen

Question 20

Welche Technik wird eingesetzt, um die Leistung eines maschinellen Lernmodells bei unvollständigen oder fehlenden Daten zu verbessern?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Normalisierung

Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Funktionsauswahl

Question 21

Welche der folgenden Aussagen beschreibt maschinelles Lernen am treffendsten?

Accepted Answer

Ein Verfahren, bei dem Computer ohne explizite Programmierung lernen

Answer

Eine Form der künstlichen Intelligenz, die menschliches Denken nachahmt

Answer

Eine Methode zur Gewinnung von Erkenntnissen aus umfangreichen Datenmengen

Answer

Ein Werkzeug zur Automatisierung von Aufgaben, die typischerweise von Menschen erledigt werden

Question 22

Welche Kategorie des maschinellen Lernens befasst sich mit der Vorhersage kontinuierlicher Werte?

Accepted Answer

Regression

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Question 23

Welche Aussage zu unüberwachtem Lernen ist korrekt?

Accepted Answer

Es entdeckt Muster und Strukturen in unstrukturierten Daten

Answer

Es verwendet markierte Daten

Answer

Es eignet sich gut für Klassifikationsaufgaben

Answer

Es benötigt immer eine enorme Datenmenge

Question 24

Welcher Algorithmus wird häufig für Clustering verwendet?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Support Vector Machine

Answer

Naive Bayes

Answer

Lineare Regression

Question 25

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten überwachtes Lernen?

Accepted Answer

Der Algorithmus sagt die Ausgabe auf der Grundlage beschrifteter Daten vorher.

Answer

Die Ausgabe ist dem Algorithmus nicht bekannt.

Answer

Der Algorithmus findet Muster in unbeschrifteten Daten.

Answer

Das Ziel ist es, eine Funktion zu finden, die unbeschriftete Daten am besten beschreibt.

Question 26

Welche Metrik wird typischerweise zur Messung der Leistung eines Regressionsmodells verwendet?

Accepted Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

Recall

Answer

F1-Score

Question 27

Welche Art von Daten wird für unüberwachtes Lernen verwendet?

Accepted Answer

Unbeschriftete Daten

Answer

Beschriftete Daten

Answer

Teilweise beschriftete Daten

Answer

Strukturierte Daten

Question 28

Welcher Algorithmus eignet sich zur Reduzierung der Dimensionalität?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

Clustering

Answer

Support Vector Machines

Question 29

Was ist der Hauptzweck von Regularisierung?

Accepted Answer

Verhinderung von Überanpassung

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Answer

Verbesserung der Modellgenauigkeit in allen Fällen

Answer

Anwendbar ausschließlich auf überwachtes Lernen

Question 30

Welcher Begriff beschreibt die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, auf unsichtbare Daten zu generalisieren?

Accepted Answer

Generalisierung

Answer

Robustheit

Answer

Genauigkeit

Answer

Stabilität

Question 31

Welcher der folgenden Schritte ist NICHT Teil des maschinellen Lernprozesses?

Accepted Answer

Anwendungsentwicklung

Answer

Datensammlung

Answer

Datenaufbereitung

Answer

Modellbewertung

Question 32

Welche Aussage trifft auf überwachtes Lernen zu?

Accepted Answer

Der Algorithmus lernt aus beschrifteten Daten.

Answer

Der Algorithmus passt sich automatisch an neue Daten an.

Answer

Der Algorithmus kann ausschließlich für Klassifikationsaufgaben genutzt werden.

Answer

Der Algorithmus kommt ohne Trainingsdaten aus.

Question 33

Hauptziel der Kreuzvalidierung ist die:

Accepted Answer

Verhinderung von Überanpassung.

Answer

Erweiterung der Trainingsdatenmenge.

Answer

Verringerung der Rechenzeit.

Answer

Steigerung der Modellkomplexität.

Question 34

Welche Metrik dient zur Beurteilung der Genauigkeit von Regressionsmodellen?

Accepted Answer

Mittlerer quadratischer Fehler (MSE)

Answer

F1-Score

Answer

Genauigkeit

Answer

AUC-ROC

Question 35

Ein wesentlicher Vorteil von unüberwachten Lernalgorithmen ist, dass sie:

Accepted Answer

keine beschrifteten Daten benötigen.

Answer

für komplexe Datensätze geeignet sind.

Answer

stets präziser sind als überwachte Algorithmen.

Answer

sowohl Klassifikations- als auch Regressionsaufgaben lösen können.

Question 36

Eine häufige Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ist:

Accepted Answer

Sentimentanalyse

Answer

Bildverarbeitung

Answer

Empfehlungssysteme

Answer

Spam-Erkennung

Question 37

Ein wesentlicher ethischer Aspekt, der bei der Entwicklung von Systemen des maschinellen Lernens berücksichtigt werden sollte, ist:

Accepted Answer

Datenverzerrungen

Answer

Speicherkosten

Answer

Rechenzeit

Answer

Nutzerfreundlichkeit

Question 38

Welche Aussage über maschinelles Lernen ist inkorrekt?

Accepted Answer

Maschinelle Lernsysteme sind immer vollkommen präzise.

Answer

Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen.

Answer

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz.

Answer

Maschinelles Lernen hat das Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren.

Question 39

Welche der folgenden Aussagen beschreibt überwachtes Lernen präzise?

Accepted Answer

Der Algorithmus wird mit markierten Daten trainiert, die Eingabedaten und die entsprechenden Ausgabebeschriftungen enthalten.

Answer

Der Algorithmus lernt aus unbeschrifteten Daten.

Answer

Der Algorithmus identifiziert eigenständig Muster in Daten.

Answer

Der Algorithmus wird ausschließlich für Klassifizierungsaufgaben verwendet.

Question 40

Welcher Algorithmus eignet sich insbesondere für Klassifizierungsaufgaben im maschinellen Lernen?

Accepted Answer

Support Vector Machines

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Question 41

Welche Metrik dient der Leistungsbewertung von Regressionsmodellen?

Accepted Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Answer

Genauigkeit

Answer

Präzision

Answer

Area Under the Curve (AUC)

Question 42

Welcher Ansatz im maschinellen Lernen dient der Gruppierung unbeschrifteter Daten?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkendes Lernen

Answer

Transferlernen

Question 43

Welcher Schritt ist NICHT Bestandteil des maschinellen Lernprozesses?

Accepted Answer

Softwareentwicklung

Answer

Datenerfassung

Answer

Modellbewertung

Answer

Modellanpassung

Question 44

Welche Technik dient der Vermeidung von Überanpassung in maschinellen Lernmodellen?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Featureskalierung

Answer

Normalverteilungstest

Question 45

Welcher maschinelle Lernalgorithmus ist für die Identifikation linearer Beziehungen in Daten bekannt?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Neuronale Netze

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

k-Nächste-Nachbarn

Question 46

Welche Aufgabe kann NICHT mit maschinellem Lernen gelöst werden?

Accepted Answer

Mathematische Beweisführung

Answer

Bilderkennung

Answer

Spracherkennung

Answer

Wettervorhersage

Question 47

Welche Programmiersprache wird häufig im maschinellen Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

Python

Answer

Java

Answer

C#

Answer

SQL

Question 48

Welche der folgenden Aufgaben gehört **nicht** zum überwachten Lernen?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Regression

Answer

Dimensionalisierung

Answer

Anomalieerkennung

Question 49

Welcher Algorithmus ist ein Beispiel für ein Modell für Entscheidungsbäume?

Accepted Answer

ID3

Answer

Support Vector Machine

Answer

Naiver Bayes

Answer

k-NN

Question 50

Was ist das Ziel einer Principal Component Analysis (PCA)?

Accepted Answer

Reduzierung der Dimensionalität

Answer

Clusterbildung

Answer

Klassifizierung

Answer

Regression

Question 51

Was ist die Aufgabe eines linearen Regressionsmodells?

Accepted Answer

Vorhersage kontinuierlicher Werte

Answer

Erkennung von Mustern

Answer

Clusterbildung

Answer

Klassifizierung

Question 52

Welches der folgenden Verfahren ist eine Art des Ensemble-Lernens?

Accepted Answer

Random Forest

Answer

Naive Bayes

Answer

Support Vector Machine

Answer

k-NN

Question 53

Was ist das Ziel einer Clusteranalyse?

Accepted Answer

Entdeckung von Gruppen in Daten

Answer

Vorhersage von Attributwerten

Answer

Reduzierung der Dimensionalität

Answer

Klassifizierung

Question 54

Bei welcher Art von maschinellem Lernen ist die Ausgabe eine kontinuierliche Variable?

Accepted Answer

Regression

Answer

Clustering

Answer

Anomalieerkennung

Answer

Klassifikation

Question 55

Welcher maschinelle Lernalgorithmus zeichnet sich durch eine hierarchische Entscheidungsstruktur aus?

Accepted Answer

Entscheidungsbaum

Answer

K-Means

Answer

Neuronales Netzwerk

Answer

Support Vector Machine

Question 56

Welcher Vorteil ergibt sich primär aus der Verwendung unüberwachter Lernalgorithmen?

Accepted Answer

Unmarkierte Daten sind ausreichend.

Answer

Unüberwachte Algorithmen sind in der Regel schneller als überwachte.

Answer

Unüberwachte Algorithmen sind stets genauer als überwachte.

Answer

Unüberwachte Algorithmen sind einfacher zu implementieren als überwachte.

Question 57

Welche Metrik wird häufig zur Bewertung der Leistung von Klassifikationsmodellen herangezogen?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Silhouette-Koeffizient

Answer

Adjusted Rand Index

Answer

Mittelwertquadratischer Fehler

Question 58

Welches Ziel verfolgt die Feature-Skalierung bei der Datenvorverarbeitung?

Accepted Answer

Angleichen der Features auf einen gemeinsamen Bereich

Answer

Entfernung von Ausreißern

Answer

Reduktion der Datendimensionalität

Question 59

Welcher Vorteil ist neuronalen Netzen immanent?

Accepted Answer

Ermittlung komplexer Zusammenhänge

Answer

Durchgängige Interpretierbarkeit

Answer

Überlegenheit in der Rechengeschwindigkeit gegenüber anderen ML-Algorithmen

Answer

Geringe Anforderungen an die Größe des Datensatzes

Question 60

Worin besteht der Unterschied zwischen Überanpassung und Unteranpassung im maschinellen Lernen?

Accepted Answer

Überanpassung: Modell lernt zu gut, Unteranpassung: Modell lernt nicht gut genug

Answer

Überanpassung: Modell lernt nicht gut genug, Unteranpassung: Modell lernt zu gut

Question 61

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein unüberwachter Lernalgorithmus, der zur Gruppierung von Datenpunkten in Clustern verwendet wird?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Support-Vektor-Maschine

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaum

Question 62

Welche Aufgabe erfüllt ein Klassifikationsalgorithmus?

Accepted Answer

Zuordnung von Datenpunkten zu vorgegebenen Klassen

Answer

Vorhersage kontinuierlicher Werte

Answer

Erkennung von Mustern

Answer

Reduktion der Datendimension

Question 63

Welcher der folgenden Regressionsalgorithmen wird häufig zur Anpassung an lineare Beziehungen zwischen Variablen verwendet?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaum-Regression

Answer

Support-Vektor-Regression

Answer

Logistische Regression

Question 64

Welche Metrik wird zur Bewertung der Vorhersagegenauigkeit eines Klassifikators verwendet?

Accepted Answer

Accuracy

Answer

RMSE

Answer

MAE

Answer

R-Quadrat