Empfehlungs- und Prognosesysteme mit Neuronalen Netzen: Online-Quiz für Data Science und KI

Question 1

Was beschreibt die Metrik "Mean Absolute Error" (MAE) in Prognosesystemen?

Accepted Answer

MAE berechnet den durchschnittlichen absoluten Unterschied zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten.

Answer

MAE ist eine relative Metrik, die den Fehler als Prozentsatz des tatsächlichen Wertes angibt.

Answer

MAE kann nur zur Bewertung von Klassifizierungsmodellen verwendet werden.

Answer

MAE berücksichtigt die quadrierten Fehler, was zu höheren Werten bei größeren Fehlern führt.

Question 2

Welche Komponenten bilden das Rückgrat eines neuronalen Netzes für Empfehlungssysteme und wie interagieren sie miteinander?

Accepted Answer

Eingabeschicht, versteckte Schichten und Ausgabeschicht, verknüpft durch Gewichtungen

Answer

Algorithmus für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsbaum

Answer

Datenbank mit Benutzerdaten und Logikmodell

Question 3

**Welcher der folgenden ist ein Vorteil von Empfehlungs- und Prognosesystemen?**

Accepted Answer

Personalisierte Empfehlungen und verbesserte Kundenerlebnisse

Answer

Hohe Rechenleistung

Answer

Einfach zu implementieren

Answer

Immer genaue Vorhersagen

Question 4

**Welches Maß wird zur Bewertung der Vorhersagegenauigkeit eines Prognosesystems verwendet?**

Accepted Answer

Mittlerer Quadratischer Fehler (MSE)

Answer

Spezifität

Answer

Sensitivität

Answer

F-Maß

Question 5

**Welche Technik wird zur Extraktion latenter Faktoren aus Empfehlungsdaten eingesetzt?**

Accepted Answer

Matrixfaktorisierung

Answer

Clustering

Answer

Dichtebasierte räumliche Clusterbildung von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN)

Answer

Regression

Question 6

**Welches der folgenden ist ein Kriterium zur Bewertung der Qualität eines Empfehlungs- oder Prognosesystems?**

Accepted Answer

Neuheit und Diversität der Empfehlungen

Answer

Anzahl der Parameter

Answer

Speicherbedarf

Answer

Rechenzeit

Question 7

Was ist das Hauptziel eines Empfehlungs- und Prognosesystems?

Accepted Answer

Personalisierte Empfehlungen und Vorhersagen auf Basis von Nutzerdaten

Answer

Automatisierung von Geschäftsprozessen

Answer

Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Question 8

Welche Herausforderungen bestehen bei der Entwicklung von Empfehlungs- und Prognosesystemen?

Accepted Answer

Datensparsamkeit, Verzerrung und Interpretierbarkeit

Answer

Hohe Kosten für die Bereitstellung

Answer

Geringer Geschäftsnutzen

Question 9

Welche Rolle spielt die Ethik im Zusammenhang mit Empfehlungs- und Prognosesystemen?

Accepted Answer

Vermeidung von Verzerrungen, Schutz der Privatsphäre und Förderung der Transparenz

Answer

Einhaltung von Vorschriften

Answer

Maximierung des Gewinns

Question 10

Welches ist das vorrangige Ziel eines Empfehlungssystems?

Accepted Answer

Personalisierte Empfehlungen auf Basis von Nutzerpräferenzen zu liefern

Answer

Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu aggregieren

Answer

Zukünftige Ereignisse vorherzusagen

Question 11

Welche Technik ist ein zentraler Bestandteil von Prognosesystemen?

Accepted Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Natural Language Processing

Answer

Bildklassifizierung

Answer

Clustering

Question 12

Welche Architektur neuronaler Netze eignet sich am besten für Prognosesysteme, in denen sequenzielle Daten wie Zeitreihen verarbeitet werden müssen?

Accepted Answer

Rekurrente neuronale Netze (RNNs)

Answer

Konvolutionsneuronale Netze (CNNs)

Answer

Autoencoder

Answer

Mehrlagige Perzeptronen (MLPs)

Question 13

Welche Evaluierungsmetrik wird verwendet, um die Genauigkeit von Prognosesystemen zu messen, die kontinuierliche Werte wie Aktienkurse oder Wettervorhersagen vorhersagen?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler (MAE)

Answer

AUC-ROC

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Question 14

Welche der folgenden Herausforderungen ist im Zusammenhang mit der Implementierung von Empfehlungssystemen auf Basis neuronaler Netze besonders relevant?

Accepted Answer

Erfordernis großer und repräsentativer Datensätze

Answer

Einfachheit der Implementierung

Answer

Hohe Interpretierbarkeit

Answer

Niedrige Berechnungsanforderungen

Question 15

Nennen Sie eine weit verbreitete Anwendungsmöglichkeit von Prognosesystemen auf Basis neuronaler Netze in der Praxis.

Accepted Answer

Zeitreihenprognosen

Answer

Maschinenübersetzung

Answer

Bilderkennung

Answer

Spracherkennung

Question 16

Welche Architektur neuronaler Netze ist speziell für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text oder Zeitreihen konzipiert?

Accepted Answer

Rekurrente neuronale Netze (RNNs)

Answer

Feedforward-Neuronale Netze

Answer

Autoencoder

Answer

Konvolutionsneuronale Netze (CNNs)

Question 17

Welches der folgenden Modelle ist weit verbreitet in Empfehlungssystemen?

Accepted Answer

Kollaboratives Filtern

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Neuronale Faltungsnetze

Question 18

Welche Metrik misst die Fähigkeit eines Empfehlungssystems, relevante Elemente zu empfehlen?

Accepted Answer

Relevanz-Score

Answer

RMSE

Answer

MAE

Answer

AUC-ROC

Question 19

Welche Architektur von neuronalen Netzen eignet sich für die Vorhersage sequentieller Daten in Prognosesystemen?

Accepted Answer

Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)

Answer

GANs (Generative Adversarial Networks)

Answer

CNNs (Konvolutionale Neuronale Netze)

Answer

Transformer

Question 20

Welcher Ansatz wird verwendet, um Textdaten in numerische Darstellungen für neuronale Netze in Empfehlungssystemen zu konvertieren?

Accepted Answer

Wort-Einbettung

Answer

One-Hot-Codierung

Answer

TF-IDF

Answer

Latente semantische Analyse

Question 21

Welcher Typ von neuronalem Netzwerk ist darauf spezialisiert, sequentielle Daten wie Zeitreihen in Prognosesystemen zu verarbeiten?

Accepted Answer

Langkurzzeitgedächtnis (LSTM)

Answer

Mehrschicht-Perzeptron (MLP)

Answer

Autoencoder

Answer

Generatives Adversarial Network (GAN)

Question 22

Nennen Sie ein Beispiel für eine reale Anwendung eines Prognosesystems.

Accepted Answer

Vorhersage des Aktienkurses

Answer

Bildklassifizierung

Answer

Empfehlung von Filmen

Answer

Erkennung von Betrug

Question 23

Welcher Faktor hat einen signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit eines Prognosesystems?

Accepted Answer

Qualität und Verfügbarkeit der Daten

Answer

Größe des neuronalen Netzes

Answer

Lernrate

Answer

Anzahl der Epochen

Question 24

In welchen Anwendungsbereichen kommen Empfehlungs- und Prognosesysteme typischerweise zum Einsatz?

Accepted Answer

Personalisierte Empfehlungen bereitstellen und zukünftige Ereignisse vorhersagen

Answer

Um Daten zu visualisieren

Answer

Um Spam-Mails zu filtern

Question 25

Welcher Vorteil zeichnet neuronale Netze für Empfehlungs- und Prognosesysteme aus?

Accepted Answer

Fähigkeit, komplexe Muster in Daten zu identifizieren

Answer

Geringe Implementierungsaufwand

Answer

Umfangreiche Domänenkenntnisse erforderlich

Answer

Schnelle Berechnungsgeschwindigkeit

Question 26

Welche Best Practice sollte man bei der Entwicklung von Empfehlungs- und Prognosesystemen berücksichtigen?

Accepted Answer

Transparenz und Erklärbarkeit gewährleisten

Answer

Einsatz von Cloud-Diensten

Answer

Automatisierung von Aufgaben

Question 27

Welche Zukunftstrends sind für Empfehlungs- und Prognosesysteme zu erwarten?

Accepted Answer

Personalisierung auf individueller Ebene

Answer

Rückgang von KI-basierten Ansätzen

Answer

Abnehmende Bedeutung von Daten

Answer

Vermehrter Einsatz von Quantencomputing

Question 28

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen explizitem und implizitem Feedback in Empfehlungssystemen?

Accepted Answer

Explizites Feedback stammt direkt vom Nutzer, während implizites Feedback aus Nutzerverhalten abgeleitet wird.

Answer

Explizites Feedback ist immer korrekt, während implizites Feedback ungenau sein kann.

Question 29

Welche Art von Daten wird für Prognosesysteme typischerweise verwendet?

Accepted Answer

Zeitreihen-Daten

Answer

Bilddaten

Answer

Textdaten

Answer

Audiodaten

Question 30

Nennen Sie eine Anwendung von Empfehlungssystemen im elektronischen Handel (E-Commerce).

Accepted Answer

Personalisierte Produktempfehlungen

Answer

Klassifizierung von Bildern

Answer

Spamfilterung

Answer

Betrugserkennung

Question 31

Was ist das Ziel der Latent-Faktor-Modellierung in Empfehlungssystemen?

Accepted Answer

Verborgene Beziehungen zwischen Nutzern und Items erfassen

Answer

Individuelle Regeln für Empfehlungen erstellen

Answer

Echtzeit-Empfehlungen bereitstellen

Question 32

Welche Herausforderung stellt sich bei der Implementierung von Prognosesystemen?

Accepted Answer

Bewältigung von Konzeptverschiebungen

Answer

Erfassung von Daten in Echtzeit

Answer

Speicherung großer Datenmengen

Answer

Visualisierung von Prognosen

Question 33

Was ist das Ziel einer kollaborativen Filterung in Empfehlungssystemen?

Accepted Answer

Empfehlungen basierend auf dem Verhalten ähnlicher Nutzer

Answer

Empfehlungen basierend auf der Beliebtheit von Items

Answer

Empfehlungen basierend auf Nutzerpräferenzen