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!
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
Daten aus öffentlichen Datenbeständen gesammelt
Klicke unten auf den Namen einer Plattform, um mehr zu erfahren und einige Tutorials auszuprobieren.
- Zug Bilder, Töne oder Posen
Anbringen von Geräten zur Erfassung von Sensordaten
Hier sind drei Tutorials, um Teachable Machine mit verschiedenen Datentypen auszuprobieren.
- Bildklassifizierung mitBananen
- Sound Klassifizierung mit Schnipsen, Klatschen und Pfeifen
- Klassifizierung der Körperhaltung zur Erkennung der Kopfneigung
- Bilder, Töne, Texte oder Zahlen trainieren
- Mach einen Scratch oder Python Projekt
- Oder eine mobile App mit App Inventor
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.
Zug Bilder, klingt, oder Posen- Mit deinem trainierten Datensatz kannst du eine mobile App die mit KI.
WILLST DU ES AUSPROBIEREN?
Schau dir in diesem Video an, wie du den App Inventor klassifizierer einen Bilddatensatz trainieren kannst. Dieser Datensatz unterscheidet zwischen gesunden und kranken Früchten.
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.
Mentor Tipp
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 an die Schüler: Wie genau soll dein KI-Modell sein? Wenn es nicht 100 % genau sein kann, was ist dann okay? 80 % der Zeit? Kommt das darauf an, wofür du das Modell benutzt? Selbstfahrende Autos müssen zum Beispiel ziemlich genau sein, sonst könnten sie jemanden verletzen, aber bei den Google-Suchergebnissen scheint die Messlatte viel niedriger zu sein.
Mentorentipps werden durch die Unterstützung von AmeriCorps bereitgestellt.
