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lehrkraefte:ks:efcomputergrafik2022 [2022/04/07 10:55] Simon Knaus |
lehrkraefte:ks:efcomputergrafik2022 [2022/05/24 14:21] (current) Simon Knaus |
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Line 1: | Line 1: | ||
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===== Ziele ====== | ===== Ziele ====== | ||
* Jede/r kennt was ein Regressions-/ | * Jede/r kennt was ein Regressions-/ | ||
Line 8: | Line 9: | ||
* Selbst implementieren oder mit '' | * Selbst implementieren oder mit '' | ||
* Das optimale $k$ feststellen. | * Das optimale $k$ feststellen. | ||
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+ | ===== KW 21 ===== | ||
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+ | Bitte keine **gif**s zu GitHub hinzufügen: | ||
+ | ===== KW 20 ===== | ||
+ | Neuronale Netze: Woher, wohin. {{lehrkraefte: | ||
+ | |||
+ | ===== KW 19 ===== | ||
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+ | Weiterarbeit am Projekt, siehe auch [[lehrkraefte: | ||
+ | |||
+ | Bitte Mails lesen. | ||
+ | |||
+ | Zusätzliche Fragestunde: | ||
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+ | ===== KW 18 ===== | ||
+ | * Slides: {{lehrkraefte: | ||
+ | * Padlet mit Fragen (A) und was als nächstes ansteht (B) [[https:// | ||
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+ | ===== KW 17 ===== | ||
+ | === Ziel === | ||
+ | Jede:r startet sein eigenes Projekt. | ||
+ | |||
+ | === Auftrag === | ||
+ | - Lies den Beschrieb des Projekts durch | ||
+ | - Wähle aus, was du machen möchtest. Bei Interesse können auch weitere resp. andere Daten gewählt werden. | ||
+ | - Strukturiere dein Projekt in Teilziele | ||
+ | - Versuche die Struktur deines Projekts auch im Code abzubilden, das heisst, defiere Zwischenschritte, | ||
+ | * Definere bereits Funktionen ohne diese bereits Zeile für Zeile definier zu haben, das heisst, definiere, welche Argumente sie hat und was die Rückgabewerte sind | ||
+ | * Definiere wie du Zwischenschritte überprüfen kannst. | ||
+ | - Besprich die Punkte 3 und 4 mit Ks | ||
==== Projekt ===== | ==== Projekt ===== | ||
Line 15: | Line 48: | ||
* Auf den Evaluationsdaten wird die Güte der Klassifikation wie auch die Konfusionsmatrix ausgewiesen. | * Auf den Evaluationsdaten wird die Güte der Klassifikation wie auch die Konfusionsmatrix ausgewiesen. | ||
* Hat der Klassifikationsalgorithmus einen **Hyperparameter** (oder **Tuningparameter**, | * Hat der Klassifikationsalgorithmus einen **Hyperparameter** (oder **Tuningparameter**, | ||
- | * Es können bekannte Algorithmen ($k$ nearest neighbor, trees) oder eigene (<< | + | * Es können bekannte Algorithmen ($k$ nearest neighbor, trees) oder eigene |
* Es können die Daten der BU, die Bilddateien des Unterrichts o.ä. verwendet werden. | * Es können die Daten der BU, die Bilddateien des Unterrichts o.ä. verwendet werden. | ||
Abzugeben ist ein Markdown-Dokument mit | Abzugeben ist ein Markdown-Dokument mit | ||
- | * kurzem Beschrieb, welches Problem gelöst worden ist | + | * kurzem Beschrieb, welches Problem gelöst worden ist. |
- | * den wichtigsten Code-Zeilen in Markdown mit ggf. Erklärungen | + | * den wichtigsten Code-Zeilen in Markdown mit ggf. Erklärungen. |
- | * einem sinnvollen Bild als Illustration | + | * einem sinnvollen Bild als Illustration. |
- | Das ganze ist in einer ZIP-Datei | + | * der Antwort auf die Frage <<Was wäre ich froh gewesen, hätte ich schon vorm Projektende gewusst>> |
+ | Das ganze ist in einer mit Code und Daten als lauffähiges Programm in [[https:// | ||
- | ===== KW14-18 ===== | + | Relevant für die Bewertung sind: |
+ | * Eigenleistung (eigene Implementation wird höher bewertet) | ||
+ | * Korrektheit des Codes | ||
+ | * Kommentare und Struktur des Codes | ||
+ | * Saubere Darstellung im Markdown-Dokument. | ||
+ | |||
+ | ===== KW14 ===== | ||
Jede:r implementiert $k$-nearest neighbors für ein $p$-dimensionales Problem. Die $p$ Dimensionen können | Jede:r implementiert $k$-nearest neighbors für ein $p$-dimensionales Problem. Die $p$ Dimensionen können | ||
* die Features der Buchstaben aus der BU sein oder | * die Features der Buchstaben aus der BU sein oder | ||
Line 31: | Line 71: | ||
{{ : | {{ : | ||
Für beide Probleme ist es **zentral**, | Für beide Probleme ist es **zentral**, | ||
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=== Hinweise Features BU === | === Hinweise Features BU === | ||
Der Datensatz kann aus der BU von git [[https:// | Der Datensatz kann aus der BU von git [[https:// |