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Machine Lear­ning mit dem Mind­s­torm Roboter

An den letzen beiden Mittwochterminen haben wir uns im TechLab mit der Machine Learning Methode befasst.

Ein Mindstorm Roboter, den wir zuerst zusammengebaut haben, diente uns dabei als Testobjekt. Der Roboter verfügt über zwei Infrarot-Sender, die jeweils sieben Gesten registrieren können. Damit diese Gesten richtig interpretiert werden konnten, mussten wir zuerst mal Trainingsdaten für unser neuronales Netzwerk-Programm generieren. Dazu haben wir auf den Roboter ein Programm geladen, welches über die Sensoren jeweils Abstandsdaten je nach Geste erfasst. Diese Daten fütteren wir dann in den Algorithmus, welcher diese in zig Iterationen durchs neuronale Netzwerk laufen liess. Das Netzwerk funktioniert so, dass es in jedem Umlauf die Gewichtungen der Daten so ändert, dass es am Schluss eine immer höhere Wahrscheinlichkeit hat, die Gesten richtig erkennen zu können. Unser neuronales Netzwerk schaffte es mit unseren Trainingsdaten auf 74% Wahrscheinlichkeit. Das ist jetzt nicht unbedingt ein super Wert. Wünschenswert wären über 90%. Dennoch konnte unsere Roboter am Ende doch die meisten Gesten erkennen. Dass der Roboter dann doch nicht immer das machte, was die Geste eigentlich auslösen sollte, lag nicht am Algorithmus, sondern eher am Programm, welches je nach Geste eine andere Aktion auslösen sollte.

Insgesamt betrachtet, waren die zwei Abende eine gelungene Veranstaltung und es war sehr spannend, mal eine kleinen, praktische Einblick in das maschinelle Lernen zu erhalten.

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