Mathematische Grundlagen im maschinellen Lernen

Abstract

Themen des Maschinellen Lernens (ML) werden in der Lehre von Mathematik bereits als Anwendungsbeispiele zur Vertiefung unterschiedlicher mathematischer Inhalte genutzt. Doch welche mathematischen Inhalte können den Umgang mit Verfahren des ML unterstützen? Im Beitrag wird exemplarisch an Verfahren des überwachten ML gezeigt, welche mathematischen Inhalte dem Erstellen eines ML-Modells zugrunde liegen. Methodisch gestützt durch das so genannte Modellkonzept werden mathematische Voraussetzungen sowie inhaltliche Anknüpfungspunkte zum Erlernen von ML analysiert und strukturiert.