Trainiere dein KI-Modell

Denke daran:
Gesunde Vorhersagen brauchen gesunde Daten
!

Gesunder
Datensatz

Findet
korrekte
Muster

Gesunde
Vorhersage!

Richtige Handlungen oder Entscheidungen!

Weißt du noch, was einen gesunden Datensatz?

  • Lose Daten
  • Genaue
  • Entspricht dein Problem und deine Lösung
  • Verschiedene Beispiele von Daten
  • Die richtige Art von Daten
  • Du hast Erlaubnis es zu benutzen

IST ES AN DER ZEIT, DASS DU MIT DEM TRAINING DEINER DATEN BEGINNST!

Wecker
Du solltest deine Daten inzwischen gesammelt haben... oder zumindest damit angefangen haben!

OB ES...

Deine eigenen Trainingsdaten aus deiner Gemeinde

und/oder

Von Sensoren oder Nutzereingaben erfasste Daten

und/oder

Zahlenkolonnen

Daten aus öffentlichen Datenbeständen gesammelt

Klicke unten auf den Namen einer Plattform, um mehr zu erfahren und einige Tutorials auszuprobieren.

teachablemachine.withgoogle.com
  • Zug Bilder, Töne oder Posen
  • Bildschirmfoto der lernfähigen MaschineAnbringen von Geräten zur Erfassung von Sensordaten
Mit Googles Teachable Machine kannst du ganz einfach KI-Modelle trainieren, die dann auf anderen Plattformen verwendet werden können. In diesem Video lernst du etwas über Teachable Machine und das Trainieren eines KI-Modells, das du später für ein Scratch-Projekt oder eine App mit MIT App Inventor verwenden kannst.

Hier sind drei Tutorials, um Teachable Machine mit verschiedenen Datentypen auszuprobieren.

Logo für maschinelles Lernen für Kinder
  • Zug Bilder, Töne, Text oder Zahlen
Mit deinem trainierten Datensatz kannst du:
  • Mach einen Scratch oder Python Projekt
  • Oder eine mobile App mit App Inventor
Dieses Video ist ein Beispiel für ein Technovation-Team, das SkinClinein Scratch-Projekt zur Erkennung von Hautkrankheiten mithilfe von Maschinelles Lernen für Kinder.

Dieses Video ist ein Beispiel für ein Technovation-Team, das Maschinelles Lernen für Kinder zur Erstellung einer mobile App um biomedizinische Abfälle zu sortieren.

PROBIERE ES SELBST!

In diesem Video erfährst du, wie du aus dem öffentlichen Iris-Datensatz von Lektion 6 und trainiert ihn mit Maschinelles Lernen für Kinder.

Dann kannst du in der nächsten Einheitkannst du sie in einem Scratch-Projekt verwenden!

appinventor.mit.edu

  • app inventor BienenlogoZug Bilder, klingt, oder Posen
  • Mit deinem trainierten Datensatz kannst du eine mobile App die mit KI.

WILLST DU ES AUSPROBIEREN?

In diesem Video erfährst du, wie du den App Inventor Bildklassifikator zum Trainieren eines Bilddatensatzes verwendest. Dieser Datensatz klassifiziert gesundes Obst im Vergleich zu krankem Obst.

Und in der nächsten Einheitsehen, wie du dein Modell in einer mobilen App!

AKTIVITÄT: TRAINIERE DEIN MODELL

  • Wähle das KI-Tool, das du für dein Technovation-Projekt verwenden möchtest.
  • Füge deine Beispiele hinzu.
  • Trainiere und teste dein KI-Modell.

Bewährte Praktiken: Modelle zu trainieren ist schwer! Selbst Google macht es falsch. Ihre KI wurde zwar trainiert, gab aber trotzdem falsche Ergebnisse aus! Gebt nicht auf!

Leitfragen, die du den Schülern stellen kannst: Wie genau soll dein KI-Modell sein? Wenn es nicht 100% genau sein kann, was ist dann eine akzeptable Antwort? 80% der Zeit? Hängt das von dem Risiko ab, für das du das Modell einsetzt? Selbstfahrende Autos müssen zum Beispiel ziemlich genau sein, sonst könnten sie jemanden verletzen, aber bei den Google-Suchergebnissen liegt die Messlatte anscheinend viel niedriger. 

Mentorentipps werden durch die Unterstützung von AmeriCorps bereitgestellt.

stilisiertes A, AmeriCorps-Logo in Marineblau