Zurück
Unüberwachtes Lernen
Untersuchen Sie den K-Means-Algorithmus anhand verschiedener Datensätze. Verändern Sie die Ausgangslage und beobachten Sie, wie Datenpunkte schrittweise zu Clustern zusammengefasst werden.
Simulation startenSimulationen auswählen
Die Anwendungen eignen sich für den Einsatz im Unterricht und für das selbstständige Experimentieren.
Simulation Entscheidungsbaum
Interaktive Visualisierung eines Entscheidungsbaums: Erstellen Sie Regeln, verfolgen Sie Entscheidungen entlang von Pfaden und analysieren Sie, welche Merkmale die Klassifikation beeinflussen. Ideal, um Grundlagen von IF-THEN-Regeln und Overfitting zu demonstrieren.
Simulation starten
Perzeptron – einfaches neuronales Netz
Lernen Sie den Aufbau und die Arbeitsweise eines künstlichen Neurons kennen. Verändern Sie Eingaben, Gewichte und Aktivierungsfunktionen und verfolgen Sie die Berechnungen schrittweise.
Simulation starten
Künstliches neuronales Netzwerk
Experimentieren Sie mit einem mehrschichtigen neuronalen Netzwerk. Untersuchen Sie, wie Gewichte, Aktivierungsfunktionen und die Netzstruktur die Ausgabe beeinflussen.
Simulation starten
Bilder klassifizieren mit KNN
Erleben Sie, wie ein neuronales Netzwerk Bilder unterschiedlichen Klassen zuordnet. Verfolgen Sie den Lernprozess und untersuchen Sie den Einfluss der Trainingsdaten auf das Ergebnis.
Simulation starten
Verstärkendes Lernen
Beobachten Sie, wie ein Agent durch Belohnungen und Rückmeldungen eine geeignete Strategie entwickelt. Verändern Sie Lernparameter und untersuchen Sie deren Einfluss auf den Lernerfolg.
Simulation starten
Generative KI
Simulation: Eingabe an eine generative KI, Tokenzerlegung und interaktive Auswahl des nächsten Tokens. Ideal für Demonstrationen im Unterricht.
Simulation starten