Was kann man einem Schulkind über Statistik und maschinelles Lernen sagen?


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Nächste Woche haben wir einen Praktikanten von einer örtlichen Schule im Haus. Das Konzept hinter seinem kurzen Praktikum ist es, eine Vorstellung davon zu bekommen, wie die reale Welt funktioniert und wie bestimmte Jobs ablaufen, wie die tägliche Arbeit aussieht usw.

Jetzt habe ich mich gefragt, was man einem so jungen Kind über Statistik und maschinelles Lernen erzählen / zeigen / demonstrieren kann, damit er / sie

  • bekommt die Grundidee dieser Bereiche
  • wird enthusiastisch (vorausgesetzt, der Prior des Kindes wird nicht zu stark zugunsten anderer Interessen gewichtet)
  • werde es am nächsten Tag nicht vergessen

Ich bin hauptsächlich auf der Suche nach klebenden Bildern, Demonstrationsbeispielen usw.

Der Hintergrund des Kindes:

  • 15-16 Jahre alt
  • Grundlegende mathematische Konzepte sind bekannt (was ist ein Graph, eine Dreierregel, was ist eine Variable (mathematisch, nicht statistisch gesehen))

Da der schwierige Teil dieser Frage darin besteht, Ihre Region ohne Hintergrundwissen zu erläutern, kann diese Frage auch als Referenz für Chats mit Verwandten und Freunden dienen.

Nebenbemerkung: Ich habe die Beschreibung meines Jobs absichtlich übersprungen, damit diese Frage nicht zu spezifisch ist. Bei dieser Frage handelt es sich um das Thema dieser Website im Allgemeinen.

Antworten:


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Ich forsche im Bereich Computer Vision und maschinelles Lernen. Wenn Leute mich nach maschinellem Lernen fragen, möchte ich erwähnen, dass die 1-Million-Netflix-Herausforderung / der Netflix-Preis ein großartiges Beispiel für maschinelles Lernen ist (unter Angabe des Problems und des Input-Outputs) und die 3 Millionen laufende Gesundheitspreis Herausforderung.

Der Kinect verwendet Zufallswälder (sehr populärer Ansatz des maschinellen Lernens) und es ist wirklich einfach zu erklären.

Die Website Kaggle.com veranstaltet Wettbewerbe zum maschinellen Lernen. Ich wünschte, es gäbe eine solche Website, als ich ein Kind war. Vielleicht möchtest du es ihm zeigen.

Ich würde einige Zeichnungen verwenden, um Konzepte der Klassifizierung und Überanpassung einzuführen.


das kinect beispiel ist toll ... kann einen link zum youngster erstellen;). Können Sie einige Dokumente empfehlen, die die Anwendung von RF in Kinect erläutern?
Steffen

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@steffen: der HF - Algorithmus in der Kinect verwendet wird , ist im Detail in dieser Beschreibung Papier (erhielt Best Paper Award bei CVPR 2011) - ich keine vereinfachte Erklärung davon online finden könnte, aber ich bin bereit , heute Abend zu schreiben und Post es irgendwo hier auf Stack Exchange. Wenn Sie der Meinung sind, dass dies eine gute Idee ist, teilen Sie mir einen geeigneten Ort in SE mit, an dem ich eine Illustration des Algorithmus veröffentlichen kann.
Roronoa Zoro

Danke. Ich hoffe / denke, ich kann mit dem Papier umgehen, aber vielen Dank für das Angebot!
Steffen

@RoronoaZoro, das wäre großartig! Ich würde gerne darüber lesen. Ich habe eine Frage erstellt, auf die Sie Ihre Antwort posten können . (PS Für Bilder können Sie Ihr Bild auf die Website hochladen, wenn Sie eine Antwort schreiben, oder Sie können es auf eine Bild-Hosting-Site wie imgur.com hochladen und in Ihrer Antwort darauf verlinken. Ich empfehle die erstere, da es stellt sicher, dass das Bild niemals verschwindet.)
DW

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Erklären Sie den PageRank. Es hat eine nette intuitive Erklärung durch einen zufälligen Surfer und seine Auswirkungen in der realen Welt sind sofort offensichtlich.


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+1: Ich mache das gleiche. Aber dann muss man es verderben und sagen, dass es in der realen Welt nur von Anfang an verwendet wurde und der Erfolg von google mehr von seiner Fähigkeit zur Skalierung (dh Ingenieurwesen) als von mathematischen Ideen abhing.
user603

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Ich mag das Pagerank-Beispiel, aber um das Spielfeld ansprechender zu gestalten, möchte ich eher auf zukünftige Herausforderungen als auf vergangene Erfolge hinweisen. Um bei Google zu bleiben, würde ich fahrerlose Autos erwähnen.
user603

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