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TeX
\documentclass[a4paper]{article}
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\usepackage{csquotes}
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\usepackage{myStyle}
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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% Hier eigene Daten einfügen %
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\newcommand{\Studiengang}{Informatik (MA)}
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\newcommand{\Fach}{Maschinelles Lernen 1}
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\newcommand{\Pruefungsdatum}{28.01.2016} % DD.MM.YYYY
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\newcommand{\Pruefer}{Prof. Dr. Zöllner}
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\newcommand{\Beisitzer}{Kenne ich nicht}
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% Nicht zwingend, aber es waere nett, wenn du zumindest die Zahl vor
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% dem Komma angeben koenntest:
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\newcommand{\Note}{1.0 und 1.0}
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\newcommand{\Dauer}{30 + 15} % in Minuten
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%%% WEITER SCROLLEN %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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\begin{document}
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\begin{tabular}{p{2cm}p{15cm}}
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\ifpdf\vspace{-0.8cm}\fi
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\multirow{2}{2cm}{ \includegraphics[width=20mm]{FS-Eule}} &
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\Large Fragebogen der Fachschaft zu \\
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& \Large {\bfseries mündlichen Prüfungen} \\
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& \Large{im Informatikstudium}
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\\
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\end{tabular}
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\begin{tabular}{p{8cm}p{8cm}}
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\begin{flushleft}Dieser Fragebogen gibt den Studierenden,
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die nach Dir die Prüfung ablegen wollen, einen Einblick in Ablauf
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und Inhalt der Prüfung. Das erleichtert die Vorbereitung.
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Bitte verwende zum Ausfüllen einen schwarzen Stift.
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Das erleichtert das Einscannen. \\[0.5cm]
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%%% HIER GEHTS LOS! %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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% Das Dokument %
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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Dein Studiengang: \Studiengang \\[0.5cm]
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\textbf{Prüfungsart:}\\
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%% entsprechende \boxempty bitte durch \boxtimes ersetzen.
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$\boxempty$ Wahlpflichtfach \\
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$\boxtimes$ Vertiefungsfach \\
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$\boxempty$ Ergänzungsfach \\[0.5cm]
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%% Namen des Wahl/Vertiefungs/Ergaenzungsfachs hier bitte eintragen.
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Welches? \Fach
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%% Jetzt kommt ein Barcode von uns. Einfach weitergehen. ;-)
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\end{flushleft}
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|
&
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\begin{center}
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Barcode:
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\begin{tabular}{p{0.2cm}p{6.8cm}p{0.2cm}}
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$\ulcorner$
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\vskip 2cm
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$\llcorner$ & & $\urcorner$
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\vskip 2cm
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$\lrcorner$ \\
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\end{tabular}
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\end{center}
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\vskip 0.5cm
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%% Hier gehts weiter:
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\begin{flushright}
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%% Pruefungsdatum, PrueferIn und BeisitzerIn bitte hier eintragen. Wichtig: Im Allgemeinen kann nur ein Professor der Pruefer gewesen sein.
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\begin{tabular}{ll}
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Prüfungsdatum: & \Pruefungsdatum \\[0.5cm]
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Prüfer/-in: & \Pruefer \\[0.5cm]
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Beisitzer/-in: & \Beisitzer \\
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\end{tabular}
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\end{flushright} \\
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\end{tabular}
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\begin{tabular}{|p{8.2cm}|p{3cm}|p{1cm}|p{3.5cm}|}
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\multicolumn{4}{l}{\bfseries Prüfungsfächer und Vorbereitung: } \\[0.2cm]
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\hline
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Veranstaltung & Dozent/-in & Jahr & regelmäßig besucht? \\
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\hline
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\hline
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%% Beispiel:
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%% Interessante Vorlesung & Toller Prof & 2007 & Ich war immer 5 Minuten vorher da \\
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\Fach & \Pruefer & 14/15 & Ja \\[0.2cm]
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\hline
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Maschinelles Lernen 2 & \Pruefer & 2015 & Ja \\[0.2cm]
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\hline
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\end{tabular} \\[0.5cm]
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\begin{multicols}{2}
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Note: \Note\\[0.5cm]
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War diese Note angemessen?
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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Ja
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\columnbreak
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%% Bitte Pruefungsdauer eintragen
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Prüfungsdauer: \Dauer{} Minuten \\[0.5cm]
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\end{multicols}
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\textbf{\ding{46}} Wie war der \textbf{Prüfungsstil des Prüfers / der Prüferin?} \\
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\begin{minipage}[t][10cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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Prof. Zöllner hat meistens sehr klare Fragen formuliert.
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Die Atmosphäre war sehr entspannt. Es war kein Problem bei den zwei Fragen
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nochmal nachzuhaken, was denn eigentlich die Frage ist.
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\end{minipage}
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\begin{flushright}$\hookrightarrow$\textbf{Rückseite bitte nicht vergessen!}\end{flushright}
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\newpage
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\columnseprule=.4pt
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\begin{multicols}{2}
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\ding{46} Hat sich der \textbf{Besuch / Nichtbesuch} der Veranstaltung für dich gelohnt? \\
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\begin{minipage}[t][6.8cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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Meistens. Mit der Vorlesung werden die Folien klar.
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\end{minipage}
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\ding{46} Wie lange und wie hast du dich \textbf{alleine bzw. mit anderen vorbereitet}? \\
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\begin{minipage}[t][7cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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\begin{itemize}
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\item Ich habe einiges an Vorwissen aus meiner Bachelor-Arbeit /
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eigenem Interesse mitgebracht. Trotzdem habe ich mit der Prüfung
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lange gewartet und mich mit den Themen in der Zeit immer wieder
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beschäftigt.
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\item 3 Wochen immer wieder (im Schnitt 1h pro Tag) + in der letzten Woche ca. 6h pro Tag
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\item 1 Treffen mit Lernpartnern à 2 Stunden.
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\end{itemize}
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\end{minipage}
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\ding{46} Welche \textbf{Tips zur Vorbereitung} kannst du geben?
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\begin{footnotesize}(Wichtige / Unwichtige Teile des Stoffes, gute Bücher / Skripten, Lernstil)\end{footnotesize} \\
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\begin{minipage}[t][7cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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In meinem Blog habe ich die wichtigen Informationen zusammengefasst und
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weitere Ressourcen verlinkt:\\
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\href{https://martin-thoma.com/machine-learning-1-course/}{martin-thoma.com/machine-learning-1-course/} sowie
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\href{https://martin-thoma.com/machine-learning-2-course/}{martin-thoma.com/machine-learning-2-course/}
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In meiner Prüfung sind folgende Themen nicht angeprochen worden: MLNs,
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RBMs, Evolutionäre Algorithmen, Deduktive Verfahren, OPRMs, Bayes-Netze.
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\end{minipage}
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\columnbreak
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\ding{46} Kannst du ihn/sie \textbf{weiterempfehlen}?
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%% entsprechende \boxempty bitte durch \boxtimes ersetzen.
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$\boxtimes$ Ja / $\boxempty$ Nein\newline Warum? \\
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\begin{minipage}[t][6.8cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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Die Vorlesungsinhalte sind extrem relevant. Es gibt ein paar exotische
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Themen, aber größtenteils wurden Verfahren erklärt, die tatsächlich auch
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(noch) eingesetzt werden.
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\end{minipage}
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\ding{46} Fanden vor der Prüfung \textbf{Absprachen} zu Form oder Inhalt statt? Wurden sie \textbf{eingehalten}? \\
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\begin{minipage}[t][7cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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Nein, es gab keine Absprachen.
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\end{minipage}
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\ding{46} Kannst du Ratschläge für das \textbf{Verhalten in der Prüfung} geben? \\
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\begin{minipage}[t][6.8cm]{\linewidth}
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%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
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Mit den Antworten kann man etwas lenken, was als nächstes
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gefragt wird.
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\end{minipage}
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%
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\end{multicols}
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\clearpage
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\section*{Inhalte der Prüfung:}
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Es wurde ML1 und ML2 stark vermischt. Das war vor allem mein \enquote{Fehler}.
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\begin{itemize}
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\item VC-Dimension
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\item Welche Lernverfahren sind nach Vapnik korrekt?
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\item[$\rightarrow$] SVM, Neuronale Netze mit Cascade Correlation, Adaboost
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\item Warum ist Adaboost korrektes lernen?
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\item[$\rightarrow$] Adaboost fügt sukzessive immer weitere Basis-Klassifikatoren (z.B. Decision Strumps; hier habe ich das Bild in den Folien
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gezeichnet) hinzu. Die Menge der möglichen Hypothesen (=Trenngrenze zur Klassifikation) zweier Decision
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strumps ist eine echte Obermenge der möglichen Hypothesen eines einzelnen
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Decision Strumps (hier auch zwei Kreise gezeichnet, wobei der eine den
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anderen beinhaltet). Dies ist die strukturierung des Hypothesenraumes.
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Ein weiterer Klassifikator wird nur hinzugefügt, wenn der Empirische Fehler
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nicht akzeptabel ist.
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\item Wie minimieren SVMs das strukturelle Risiko?
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\item[$\rightarrow$] (Bild der Dualität zwischen Feature-Space und Hypothesenraum gezeichnet, vgl. mein Blog für eine Erklärung). Die SVM
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minimiert das strukturelle Risiko, indem der Radius für die Hyperkugel zu
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dem nächsten Datenpunkt (=Gerade) maximiert wird. Also durch den maximalen
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Margin. (Da war ich aber sehr unsicher... er war nicht richtig zufrieden,
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aber es schien OK gewesen zu sein. Ich habe noch was von den Slack-Variablen
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erzählt.).
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\item Wie minimiert man mit neuronalen Netzen das strukturelle Risiko?
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\item[$\rightarrow$] Entweder Netz konstruktiv aufbauen (cascade correlation)
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oder \enquote{prunen} (Verbindungen mit geringem Gewicht entfernen, Optimal Brain Damage (war nicht Teil der Vorlesung))
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\item Wie kann man aktiv lernen?
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\item[$\rightarrow$] Query-by-Committee (Selektive Entnahme, Pool-based, Query Synthesis)
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\item Wie kann man mit SVMs aktiv lernen?
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\item[$\rightarrow$] Version Space so stark wie möglich durch neue Daten
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minimieren.
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\item Was lernen neuronale Netze?
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\item[$\rightarrow$] Gewichte
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\item Wie lernen neuronale Netze? (Er hat auf die x-Achse ein Gewicht $w$
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gezeichet und auf die y-Achse den Fehler.).
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\item[$\rightarrow$] Gradient descent (Gradient eingezeichnet, Schrittweite / Lernrate erklärt.)
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\item Was ist Overfitting in neuronalen Netzen formal gesehen?
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\item[$\rightarrow$] Habe Trainings- und Testfehler über Epochen gezeichnet
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und den Punkt markiert, ab dem Overfitting passiert.
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Da ist wohl was neues in dem Jahr nach mir dran
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gekommen, was er hören wollte. War aber nicht so
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schlimm. Die Erklärung war etwas mit Generalisierung.
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\item Wie funktioniert SSL?
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\item[$\rightarrow$] Auto-Encoder (habe hier viel erzählt),
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Transductive SVM, Self-Training, Co-Training,
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\item Weitere Themen: Expectation Maximization, Generalisierung, \dots
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Die Prüfung ging sehr lang, aber ich konnte das Gespräch immer wieder
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auf neuronale Netze / SVMs lenken :-)
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\end{itemize}
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\end{document}
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