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KI-Grundlagen

Ein Ernteroboter und zwei Handzeichen-Modelle: Merkmale und Trefferquote bestimmen, Fehlvorhersagen erklären und Überanpassung erkennen.

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Der Erdbeer-Roboter

AFB I–II

Ein Ernteroboter soll auf einem Erdbeerfeld nur reife Früchte pflücken. Sein Modell wurde mit 5000 fotografierten Erdbeeren trainiert, zu denen Gärtnerinnen jeweils „reif“ oder „unreif“ notiert hatten. Für jede Beere misst die Kamera zwei Werte: den Anteil der roten Fläche und den Durchmesser. Vor dem Einsatz wird das Modell mit acht neuen Beeren getestet, die beim Training nicht dabei waren.

Testergebnis mit acht neuen Beeren
Beererote FlächeDurchmesserGärtnerinModell sagt192 %28 mmreifreif235 %22 mmunreifunreif388 %18 mmreifunreif460 %30 mmunreifreif595 %31 mmreifreif620 %25 mmunreifunreif778 %26 mmreifreif845 %29 mmunreifunreif
Links der gestrichelten Linie die Messwerte der Kamera, rechts die Einschätzung der Gärtnerin und die Vorhersage des Modells.
  1. Entnehmen Sie Text und Tabelle, welche Merkmale das Modell verwendet und was hier das Label ist.
  2. Berechnen Sie die Trefferquote des Modells für die acht Testbeeren.
  3. Erläutern Sie an den Beeren 3 und 4, wie es zu einer falschen Vorhersage kommen kann, obwohl im Programm kein Fehler steckt.

Hinweise

Hinweis zu Aufgabe a)
Ein Merkmal wird an jeder Beere gemessen. Das Label ist die richtige Antwort, die beim Training mitgeliefert wurde.
Hinweis zu Aufgabe b)
Vergleichen Sie Zeile für Zeile die Spalten „Gärtnerin“ und „Modell sagt“.
Hinweis zu Aufgabe c)
Worin unterscheiden sich die Beeren 3 und 4 von den typischen reifen und unreifen Beeren? Was „weiß“ das Modell über eine Erdbeere überhaupt?