Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- perzeptron_aufgaben [2025/02/08 11:33] – [Analyse] torsten.roehl
+++ perzeptron_aufgaben [2025/02/09 12:12] (aktuell) – torsten.roehl
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 ====== Perzeptron Aufgaben ======
+===== Aufgabe: Klassifikation  AND/OR und das XOR-Problem =====
+Einfache (klassische) Perzeptron-Probleme wie das UND/ODER und das XOR-Problem werden im Abschnitt Lernalgorithmus behandelt ([[lernalgorithmus|siehe dort]]).
 ===== Aufgabe: Klassifikation von Iris setosa =====
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 Der **Iris-Datensatz** ist einer der bekanntesten Datensätze im Bereich maschinelles Lernen. Er enthält Messungen von drei verschiedenen Schwertlilienarten (**Iris setosa**, **Iris versicolor**, **Iris virginica**).
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 Der Datensatz wurde ursprünglich **1936 von Ronald A. Fisher** veröffentlicht und ist frei verfügbar ([[https://de.wikipedia.org/wiki/Schwertlilien-Datensatz|Schwertlilien-Datensatz (Wikipedia)]]).
 \\
-Das Ziel dieser Aufgabe ist es, ein **einfaches Perzeptron** zu trainieren, das automatisch erkennt, ob eine gegebene Blume zur Art **Iris setosa** gehört oder nicht. Die Daten enthalten vier messbare Merkmale der Blüte, die als Eingabe für das neuronale Netz dienen. Die gewünschte Ausgabe ist die Art.//
+Die Daten enthalten vier messbare Merkmale der Blüte, die als Eingabe für das neuronale Netz dienen, sowie den Namen der Art als Ausgabe.
+//
+<WRAP center round tip 90%>
+Das Ziel dieser Aufgabe ist es, ein **einfaches Perzeptron** zu trainieren, das automatisch erkennt, ob eine gegebene Blume zur Art **Iris setosa** gehört oder nicht.
+</WRAP>
-==== Die drei Iris-Arten ====
-Hier sind Beispielbilder der drei Blumenarten:
 ^ **Iris setosa**  ^ **Iris versicolor**  ^ **Iris virginica**  ^
-| {{https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/41/Iris_setosa_2.jpg?200}} | {{https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9f/Iris_versicolor_3.jpg?200}} | {{https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/56/Iris_virginica.jpg?200}} |
+| {{ :inf:ki:resized_setosa.jpg?200 |}} |{{ :inf:ki:resized_versicolor.jpg?200 |}}  | {{ :inf:ki:resized_virginica.jpg?200 |}} |
 ==== Datenformat (CSV) ====
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   * **Kronblattbreite (cm)**
+<WRAP center round download 95%>
+**Download Iris-Datensatz als //gezippte// CSV-Datei.**
+{{ :inf:ki:iris_datensatz.csv.zip |}}
+</WRAP>
 ==== Aufgabe ====
+^ **Topologie des Netzwerks**  ^
+|{{ :inf:ki:iris-nn.png?200 |}}|
+|Ein Perzeptron mit vier Eingangsneuronen (insgesamt fünf Gewichten) und einem Ausgangsneuron für die Klassifizierung der Art. |
   - **Laden Sie den Datensatz** und bereiten Sie die Daten für das Training vor.
   - **Teilen Sie den Datensatz** in **80% Trainingsdaten** und **20% Testdaten**.
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 ==== Analyse ====
+++++ Perzeptron lernen |
 Wir untersuchen jetzt genauer, warum das Perzeptron in der Lage ist, diese Aufgabe zu lernen.
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   * Zeigen Sie, dass dies **äquivalent zu einer Geradengleichung** der Form \( y = mx + b \) ist, und zeichnen Sie die Gerade in das Diagramm ein.
+      * Wiederholen Sie das Lernen und vergleichen Sie die Diagramme.
 Diskutieren Sie das Ergebnis.
+++++
-=== Zusatzaufgabe: 3D-Visualisierung der Entscheidungsgrenze ===
+++++ Zusatzaufgabe: 3D-Visualisierung |
 Erstellen Sie eine **3D-Darstellung**, um zu untersuchen, wie das Perzeptron die Klassifikation vornimmt.
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   * Trennen sich die Klassen im 3D-Raum eindeutig?
   * Wie unterscheidet sich die Trennung von der 2D-Darstellung?
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