Adminisztratív információk
| Cím | Felügyelet nélküli tanulás |
| Időtartam | 60 perc |
| Modul | A |
| Lecke típusa | Előadás |
| Fókusz | Praktikus – AI modellezés |
| Téma | Adatelemzés |
Kulcsszó
Felügyelet nélküli tanulás,Clustering,Advanced Clustering, Etika,
Tanulási célok
- ismerje meg a felügyelet nélküli tanulás alapjait
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- Python
- pandák
Választható diákok számára
Egy sem.
Referenciák és háttér a diákok számára
Egy sem.
Ajánlott tanároknak
Egy sem.
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Ezt az osztályt a diák köré alapozhatja.
Vázlat/időterv
| Időtartam (perc) | Leírás | Fogalmak |
|---|---|---|
| 5 | Felügyelet nélküli tanulás | Bevezetés a felügyelet nélküli tanulásba (ellenőrzött) |
| 20 | Klaszterezés | KMeans, K-Medoid, optimális K |
| 20 | Haladó klaszterezés | Hierarchikus klaszterezés, DBSCAN |
| 5 | Fejlett Dimenzionális csökkentés | fejlett dimenziócsökkentés: t-SNE |
| 5 | Etika | Kapcsolat az etikai esettanulmánysal |
Kapcsolat az etikai esettanulmánysal
Az emberek csoportosítása olyan előrejelzéseket tehet lehetővé, amelyek sértik a magánéletet vagy igazságtalan következtetéseket vonnak le, mint például a következő esetekben:
- A célpont kitalálta, hogy egy tini lány terhes volt, mielőtt az apja meghalt volna
- A gyermekgondozási ellátások ügye (toeslagenaffaire)
- Webhelyek Vary Árak, Ajánlatok a felhasználók információi alapján (lásd az Etikus mesterséges intelligencia tanításának példáit)
Visszaigazolások
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.