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index 00000000..7b0a3bc0
--- /dev/null
+++ b/Info/11/4/Aufgaben/farblerner.tex
@@ -0,0 +1,124 @@
+%% KI-Farblerner
+%%% Einordnung KI Verfahren 2 BE
+%%% Abstandsbestimmungen 2 BE
+%%% Bedeutung von k bei Farben 2 BE
+%%% Vor und Nachteile von KNN 2 BE
+%%% Tabelle mit Abständen Bestimmung des k 3 BE
+\definecolor{mywhite}{rgb}{1, 1, 1}
+\definecolor{myblack}{rgb}{0, 0, 0}
+\definecolor{myred}{rgb}{1, 0, 0}
+\definecolor{mygreen}{rgb}{0, 1, 0}
+\definecolor{myblue}{rgb}{0, 0, 1}
+\definecolor{mytuerkis}{rgb}{0, 1, 1}
+\definecolor{mymagenta}{rgb}{1, 0, 1}
+\definecolor{myyellow}{rgb}{1, 1, 0}
+\definecolor{mycolor}{RGB}{100, 10, 180}
+\begin{Aufg}[Farblerner]
+Um Kinder beim Lernen von Farbnamen zu unterstützen, soll ein System erstellt werden, das zu einer zufälligen Farbe die passendste bereits bekannte Farbbezeichnung zuordnet.
+Farben werden dabei durch ihren Anteil an \boldred{R}ot, \boldred{G}rün und \boldred{B}lau jeweils mit einem Byte (Werten zwischen 0 und 255) gespeichert.
+Die Farben bilden einen dreidimensionalen Farbraum, in dem jede Farbe genau einem Punkt entspricht.
+
+\begin{tabular}{p{0.5\textwidth} p{0.5\textwidth}}
+\includegraphics[keepaspectratio, width=0.45\textwidth]{Aufgaben/color_cube.png} &
+\vspace{-5cm}
+\textbf{Gelernte Farbennamen:}\vspace{0.2cm}\newline
+\begin{tabular}{c | c | c | c | c}
+weiß & 255 & 255 & 255 & \textcolor{mywhite}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+schwarz & 0 & 0 & 0 & \textcolor{myblack}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+rot & 255 & 0 & 0 & \textcolor{myred}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+grün & 0 & 255 & 0 & \textcolor{mygreen}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+blau & 0 & 0 & 255 & \textcolor{myblue}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+türkis & 0 & 255 & 255 & \textcolor{mytuerkis}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+magenta & 255 & 0 & 255 & \textcolor{mymagenta}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+gelb & 255 & 255 & 0& \textcolor{myyellow}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\end{tabular}\\
+\end{tabular}
+\begin{enumerate}[a)]
+\item Gib den allgemeinen Ansatz sowie die Art des KI-Verfahrens der Klassifikation von Daten mit einem k-Nächste-Nachbarn-Verfahren an.
+\iflehrer{}{\\ \liniert{6}}
+\item Bestimme den Manhatten-Abstand zum nächsten Nachbarn der zufälligen Farbe (100, 10, 180) \textcolor{mycolor}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} und gib den dadurch vorgeschlagenen Farbnamen an.
+\iflehrer{}{\\ \liniert{2}}
+\item Gib den in der Situation verwendeten Wert für $k$ an und beschreibe den allgemeinen Einfluss von $k$ auf die Ergebnisse des $k$-Nächste-Nachbarn-Verfahrens.
+\iflehrer{}{\\ \liniert{5}\clearpage}
+\item Gib je zwei Vor-/ und Nachteile des $k$-Nächste-Nachbarn-Verfahrens an.
+\iflehrer{}{\\ \liniert{4}}
+\item Das Programm wurde mit weiteren Datenpunkten und Farbbezeichnungen erweitert.
+Außerdem wird eine Farbbezeichnung jetzt mit einem Mehrheits-Votum der Nachbarn bestimmt.
+Der folgende Ausschnitt zeigt zur Vereinfachung nur die zwei Farbdimensionen Rot und Blau. 
+Bestimme nachvollziehbar das gewählte \textbf{$k$} für die in der Tabelle dargestellte Entscheidung der neuen Farbe (150, 160).
+
+\definecolor{clr1}{RGB}{190, 0, 80}
+\definecolor{clr2}{RGB}{80, 0, 170}
+\definecolor{clr3}{RGB}{60, 0, 200}
+\definecolor{clr4}{RGB}{190, 0, 90}
+\definecolor{clr5}{RGB}{200, 0, 150}
+\definecolor{clr6}{RGB}{160, 0, 210}
+\definecolor{clr7}{RGB}{140, 0, 100}
+\definecolor{clrx}{RGB}{150, 0, 160}
+
+\begin{tabular}{p{0.5\textwidth} p{0.5\textwidth}}
+\hspace{-1cm}\begin{tikzpicture}
+  \begin{axis}[
+    xmin=50,xmax=210,
+    ymin=70,ymax=220,
+    enlargelimits=false
+  ]
+  \addplot[mark=x, clr7] (140, 100);
+  \addplot[mark=x, clr1] (190, 80);
+  \addplot[mark=x, color=clr2] (80, 170);
+  \addplot[mark=x, color=clr3] (60, 200);
+  \addplot[mark=x, color=clr4] (190, 90);
+  \addplot[mark=x, color=clr5] (200, 150);
+  \addplot[mark=x, color=clr6] (160, 210);
+  \addplot[mark=o, color=clrx] (150, 160);
+  \end{axis}
+\end{tikzpicture} &
+\vspace{-6cm}
+\begin{tabular}{c | c | c | c}
+rot & 140 & 100 & \textcolor{clr7}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+rot & 190 & 80 & \textcolor{clr1}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+rot & 190 & 90 & \textcolor{clr4}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+blau & 80 & 170 & \textcolor{clr2}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+blau & 60 &  200 & \textcolor{clr3}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+lila & 200 & 150 & \textcolor{clr5}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+lila & 160 & 210 & \textcolor{clr6}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\hline
+\textbf{\underline{\textcolor{red!80!black}{rot}}} & 150 & 160 & \textcolor{clrx}{\rule{0.5cm}{0.5cm}} \\
+\end{tabular}\\
+\end{tabular}
+\end{enumerate}
+\end{Aufg}
+
+\begin{Lsg}
+\begin{enumerate}[a)]
+\item Ein datenbasiertes\Point Verfahren das dem überwachten Lernen\Point zugeordnet werden kann.
+\item d = $\abs{r_2 - r_1} + \abs{b_2 - b_1}\Halfpoint + \abs{g_2 - g_1}\Halfpoint = \abs{0 - 100} + \abs{0 - 10} + \abs{255 - 180} = 185\Halfpoint \rightarrow$ Blau\Halfpoint
+\item Es wird nur der nächste Nachbar betrachtet $\rightarrow k = 1$\Point.
+Für ein klein gewähltes $k$ besteht die Gefahr, dass Rauschen in den Trainingsdaten die Klassifikationsergebnisse auf den Testdaten verschlechtert.\Halfpoint
+Wird $k$ zu groß gewählt, besteht die Gefahr, Punkte mit großem Abstand zu $x$ in die Klassifikationsentscheidung mit einzubeziehen. \Halfpoint
+\item Vorteile: Kein Trainingszeit\Halfpoint, Leicht zu programmieren\Halfpoint, (einfaches Modell\HalfpointSymbol) \\
+Nachteile: Lange Klassifikationszeit\Halfpoint, Bestimmung von $k$\Halfpoint, (Normierung\HalfpointSymbol) \\
+\item 
+   $d = \abs{140-150} + \abs{100-160} = 70$ \\
+   $d = \abs{190-150} + \abs{80-160} = 120$ \\
+   $d = \abs{80-150}  + \abs{170-160} = 80$ \\
+   $d = \abs{60-150}  + \abs{200-160} = 130$ \\
+   $d = \abs{190-150} + \abs{90-160} = 110$ \\
+   $d = \abs{200-150} + \abs{150-160} = 60$ \\
+   $d = \abs{160-150} + \abs{210-160} = 60$\Point (Alternativ mit Lineal) \\
+   $k=6$\Point Damit rot die Mehrheit ist\Point \\
+\end{enumerate}
+\end{Lsg}