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Wie kann man die Klassifizierung von Tieren lernen und auswendig lernen, um eine Intuition über sie zu bekommen?

Wie kann man die Klassifizierung von Tieren lernen und auswendig lernen, um eine Intuition über sie zu bekommen?


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Ich hätte gerne eine gute Intuition, wie nah welches Tier an welchem ​​ist und wie groß jede Gruppe nach Anzahl der Arten und Populationen ist. Ich habe mich gefragt, ob es eine gute Website mit guten Demografien und Grafiken gibt, die mir helfen könnten, sie auswendig zu lernen, weil es wirklich so schwer ist, den Baum selbst aus Wikipedia-Seiten zusammenzustellen!


Dafür gibt es eine sehr gute Website und Anwendung. Es heißt Onezoom Tree of Life Explorer, was meiner Meinung nach für die Londoner Imperial-Collage ist.


Eine weitere Alternative ist das Webprojekt Tree of Life, das Informationen zum Artenreichtum in den unteren Ebenen des Baumes enthält und eine relativ einfache Navigation durch Unterbäume ermöglicht. Das Tierportal finden Sie hier.

BEARBEITEN -- eine weitere Alternative, die sich in aktiver Entwicklung befindet, ist diese Integration von Wikipedia und dem Open Tree of Life Hyperbolic Tree.


Königreich Animalia

In dieser Lektion wird das Klassifizierungssystem untersucht, das zur Identifizierung von Tieren verwendet wird. Die meisten Kinder sind von Tieren fasziniert und haben oft ein Tier, das besonders beliebt ist, vielleicht sogar ein Tier, das das Kind noch nie zuvor gesehen hat. Kinder mögen es auch, Dinge zu ordnen und zu sortieren, und diese Lektion vereint beide Interessen.

Diese Lektion wurde speziell entwickelt, um schnell über das Wissensniveau hinaus zu einem höheren Denken zu gelangen. Diese Lektion kann in einem ganzen Klassenzimmer unterrichtet werden oder als selbstgesteuerte Erweiterungsaktivität gegeben werden.

Lernziele Nach Abschluss der Lektionen in dieser Einheit sind die Schüler in der Lage:

  • Kennen und verstehen Sie die sieben Klassifikationsstufen.
  • Wenden Sie dieses Wissen an, während sie üben, Tiere zu klassifizieren.
  • Bewerten und vergleichen Sie die Klassifizierung von Tieren.
  • Entwickeln Sie ein Klassifizierungssystem für die Objekte in ihren Häusern.
  • Erstellen Sie eine neue Art und klassifizieren Sie sie nach den Klassifikationsprinzipien.

Vorbereitung

  • Drucken Sie den Unterrichtsplan auf einem Farbdrucker aus.
  • Zugang zum Internet für Studierende haben.
  • Sammeln Sie Vorräte wie Papier, Kugelschreiber oder Bleistift, Buntstifte, Buntstifte und/oder feine Marker.

Einführung

Konzepte in der Biologie sind oft hierarchisch und erfordern, dass die Schüler Kategorien nach Größe, zunehmender Ähnlichkeit, Reihenfolge innerhalb eines Pfades oder Beziehungen zueinander anordnen. Das Konvertieren von Maßeinheiten, das Beziehen von Zell- oder Organtypen innerhalb und zwischen Organsystemen, die Diagnose von Krankheiten anhand von Symptomen und die Skalierung der biologischen Organisationsebenen von Zellen in die Biosphäre verwenden hierarchische Organisationssysteme. Hier stelle ich eine aktive Lernstrategie vor, ähnlich einer Concept Map (z. B. Vanides et al., 2005), bei der die Schüler als Klasse Stichworte an eine Schnur legen, um ein hierarchisches Organisationssystem zu entwickeln. Obwohl die Methode in zahlreichen anderen Bereichen eingesetzt werden kann, beschreibe ich die Aktivität in Bezug auf Tiertaxonomie und evolutionäre Beziehungen und stelle alle Materialien bereit, die für diese Lektion benötigt werden.

„Die physische Natur dieser Aktivität, das Hinzufügen/Entfernen und Verschieben von Karten entlang der Schnur, ermöglicht es den Schülern, hierarchische Beziehungen buchstäblich zu visualisieren.“

Schüler haben manchmal Schwierigkeiten, evolutionäre Beziehungen zwischen Organismen zu visualisieren, angesichts der Weite der geologischen Zeit und der Ungleichheit der Phänotypen in modernen Formen (Meir et al., 2007 Jenner, 2014). Die Schüler können jedoch die evolutionäre Verwandtschaft zwischen bekannten Organismen anhand ihrer gemeinsamen Merkmale intuitiv erkennen. Studenten erkennen beispielsweise an, dass medizinische Studien an Mäusen für den Menschen relevanter sind als Studien mit Fruchtfliegen, da der Mensch mit Mäusen näher verwandt ist als beide mit Fruchtfliegen. Die hier beschriebene Aktivität nutzt dieses intuitive Verständnis der Tierbeziehungen, um zu veranschaulichen, wie Organismen benannt und klassifiziert werden (Taxonomie) sowie wie Organismen miteinander in Beziehung stehen und wie Merkmale durch gemeinsame Vorfahren (Evolution und Systematik) geteilt werden.

In dieser Aktivität verwenden die Schüler Stichwortkarten und eine Schnur, um leicht erkennbare Taxa nach gemeinsamen Merkmalen zu gruppieren. Jede Karte zeigt ein einzigartiges Tier und enthält eine kurze Beschreibung des Tieres, die keine Informationen zu einer höheren Taxonomie enthält, z. B. „Säugetier“. Durch den Vergleich von Karten mit erkennbaren Tieren arbeitet die Klasse zusammen, um sie gemäß ihren gemeinsamen Merkmalen an der Schnur anzuordnen. Anschließend zeichnen und interpretieren sie phylogenetische Bäume basierend auf den definierten Beziehungen der bereitgestellten Taxa. Diese Aktivität ermutigt die Schüler, ihre Wahrnehmungen über evolutionäre Beziehungen zu kommunizieren und ermöglicht es den Lehrern, sich mit den einzigartigen alternativen Vorstellungen auseinanderzusetzen, die die Schüler in den Unterricht mitbringen.


Dies sind wahrscheinlich die einfachsten Algorithmen des maschinellen Lernens. Sie haben Features x1,…xn von Objekten (Matrix A) und Labels (Vektor b). Ihr Ziel ist es, die optimalsten Gewichte w1,…wn und Bias für diese Merkmale gemäß einer Verlustfunktion zu finden, zum Beispiel MSE oder MAE für ein Regressionsproblem. Bei MSE gibt es eine mathematische Gleichung nach der Methode der kleinsten Quadrate:

In der Praxis ist es einfacher, es mit Gradientenabstieg zu optimieren, das ist viel recheneffizienter. Trotz der Einfachheit dieses Algorithmus funktioniert er ziemlich gut, wenn Sie Tausende von Funktionen haben, zum Beispiel eine Tüte mit Wörtern oder N-Gramms in der Textanalyse. Komplexere Algorithmen leiden unter der Überanpassung vieler Funktionen und nicht an riesigen Datensätzen, während die lineare Regression eine anständige Qualität bietet.

Um eine Überanpassung zu vermeiden, verwenden wir häufig Regularisierungstechniken wie Lasso und Ridge. Die Idee ist, die Summe der Gewichtsmodule bzw. die Summe der Gewichtsquadrate zu unserer Verlustfunktion zu addieren. Lesen Sie das großartige Tutorial zu diesen Algorithmen am Ende des Artikels.


Endlich Zeit, mit dem Training zu beginnen.

Nun, bevor ich etwas Wasser holen konnte, beendete mein Modell das Training. Bewerten wir also seine Leistung.

Bild, das die Leistungsfähigkeit von Transfer Learning zeigt.

Wir sehen deutlich, dass wir in nur 20 Epochen eine Genauigkeit von etwa 96% erreicht haben. Superschnell und genau.

Wenn die Hunde gegen Katzen Wettbewerb noch nicht geschlossen und wir mit diesem Modell Vorhersagen getroffen haben, wären wir auf jeden Fall ganz oben, wenn nicht sogar die Ersten.
Und denken Sie daran, wir haben nur 4000 Bilder von insgesamt etwa 25.000 verwendet.

Was passiert, wenn wir alle 25000 Bilder für das Training in Kombination mit der soeben erlernten Technik (Transfer Learning) verwenden?

Nun, ein sehr weiser Wissenschaftler hat einmal gesagt…

Ein nicht zu ausgefallener Algorithmus mit genügend Daten würde sicherlich besser abschneiden als ein ausgefallener Algorithmus mit wenigen Daten.

Und es hat sich als wahr erwiesen!

Okay, wir reden jetzt schon seit einiger Zeit über Zahlen, sehen wir uns ein paar Bilder an…

Führen Sie den Zellblock aus, ohne Ihren Plotcode zu ändern, um Genauigkeits- und Verlustdiagramme zu erstellen.

Und wir bekommen diese Plots unten…

Was können wir also von diesem Plot lesen? Nun, wir können deutlich sehen, dass unsere Validierungsgenauigkeit von Anfang an gut anfängt und dann nach nur wenigen Epochen ein Plateau erreicht.
Jetzt wissen Sie, warum ich meine Epochengröße von 64 auf 20 reduziert habe.

Lassen Sie uns zum Schluss einige Vorhersagen sehen. Wir werden denselben Vorhersagecode verwenden. Führen Sie einfach den Codeblock aus.

Nachdem ich meine ausgeführt habe, erhalte ich die Vorhersage für 10 Bilder wie unten gezeigt ...

Vorhersagen für zehn Bilder aus unserem Testset

Und unser Klassifikator hat 10 von 10 Punkten bekommen. Ziemlich schön und einfach, oder?

Nun, das ist es. Hier höre ich auf zu tippen und überlasse es Ihnen, die Kraft des Transfer-Lernens zu nutzen.

Einige erstaunliche Beiträge und Zuschriften, auf die ich verwiesen habe.

Fragen, Kommentare und Beiträge sind jederzeit willkommen.


Wie kann man die Klassifizierung von Tieren lernen und auswendig lernen, um eine Intuition über sie zu bekommen? - Biologie

Das Reich der Tiere ist faszinierend. Die Interaktion, das Überleben und die Schönheit von Tieren ist es wert, verstanden und studiert zu werden. Nicht, dass wir voreingenommen wären oder so, aber wir denken, dass Enten die besten Tiere aller Zeiten sind. Schauen Sie sich unten Ihr Lieblingstier oder Ihre Lieblingstierart an, um mehr über sie zu erfahren. Wir haben auch viele lustige Fakten über Tiere, also viel Spaß und wir hoffen, dass Sie dabei etwas über Tiere lernen.


Amphibien
Amerikanischer Ochsenfrosch
Colorado River Kröte
Goldpfeilgiftfrosch E
Hellbender
Roter Salamander

Es gibt vielleicht nichts Schöneres, als Tiere in ihrem natürlichen Lebensraum zu beobachten. Hier ist ein Bild von unserem Lieblingstier (der erstaunlichen Ente!) in seinem natürlichen Lebensraum, der auf dem Wasser hängt.

Wenn Sie Tiere lieben, möchten Sie vielleicht auch unsere Liste mit Tierfilmen für Kinder lesen.


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Verweise

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Wie kam es zu den sechs Reichen der Klassifikation?

Der deutsche Biologe Earnst Haeckel hatte 1866 in seinem Buch Allgemeine Morphologie der Lebewesen die lebende Welt in drei Reiche eingeteilt: Protista, Plants und Animals. Die Gruppe Protista umfasste alle einzelligen Organismen, die in vielerlei Hinsicht eine Zwischenstufe zwischen Pflanzen und Tieren darstellen.

R. H. Whittaker, ein amerikanischer Taxonom, klassifizierte 1969 alle Lebewesen in eine Fünf-Königreiche-Klassifikation. Es waren Monera, Protista, Pilze, Pflanzen und Tiere.

Sie wurden klassifiziert nach:

  • Komplexität der Zellstruktur
  • Komplexität der Körperorganisation
  • Die Ernährungsweise
  • Lebensstil (ökologische Rolle)
  • Phylogenetische (evolutionäre) Beziehungen

Die sechs Klassifikationsreiche, die der gegenwärtige Standard für die Klassifizierung aller Lebewesen sind, wurden um 1980 definiert. Sie wurde von Carl Richard Woese, einem amerikanischen Mikrobiologen, definiert.

Er stützte diese Klassifikation auf seine Studien zur ribosomalen RNA. Seine Studien ermöglichten es, die Prokaryoten in zwei Reiche zu unterteilen, die Eubakterien und Archaebakterien genannt werden.


Verstehen Sie, was jeder bedeutet, und stellen Sie sicher, dass Sie ein Beispiel für jedes erkennen können.

Die mit der Bewegung eines Objekts verbundene Energiemenge kann durch eine Berechnung seiner kinetischen Energie (KE) oder Bewegungsenergie quantifiziert werden. Jede Erhöhung der Geschwindigkeit eines Objekts (in Metern pro Sekunde im metrischen System) führt zu einem dramatischen Anstieg des KE des Objekts. Insbesondere führt jede Verdopplung der Geschwindigkeit dazu, dass der KE um den Faktor vier ansteigt.

Die Menge an gespeicherter Energie in einem Objekt kann durch eine Berechnung seiner potentiellen Energie (PE) oder seiner gespeicherten Energie quantifiziert werden. Energie kann auf verschiedene Weise gespeichert werden, wie in einer gewöhnlichen Batteriezelle oder dem Benzin in einem Kraftstofftank. Die Schwerkraft der Erde kann auch Energie speichern, wenn ein Objekt in einer bestimmten Höhe gehalten wird. Insbesondere verdoppelt jede Verdoppelung der Höhe auch das PE.

KE und PE haben eine eindeutige Verbindung. PE kann verwendet werden, um die Bewegung eines Objekts zu erzeugen, die KE ist. Beide Energieformen haben durch die Energieerhaltung ein dynamisches Zusammenspiel. Energieerhaltung tritt auf, wenn eine Gesamtenergiekonstante durch die Umwandlung von Energie zwischen kinetischer und potentieller Energie aufrechterhalten wird. Wenn ein System als geschlossen und isoliert betrachtet wird (keine Masse oder Energie tritt ein oder aus), dann darf Energie nur von einer Energieform in eine andere umgewandelt werden. Generell kann die Bewegungsenergie (KE) erhöht werden, jedoch nur auf Kosten der Umwandlung von gespeicherter Energie (PE). Die Rückumwandlung kann auch erfolgen (kinetisch zu Potential), aber die Gesamtenergie für das System muss konstant bleiben. Kurz gesagt, das Energieerhaltungsgesetz besagt, dass Energie nicht verloren geht, sondern zwischen KE und PE hin und her übertragen wird. Bei einer festen Gesamtenergiemenge in einem System führt eine Erhöhung von KE zu einer Abnahme von PE (und umgekehrt), aber die Gesamtenergiemenge bleibt gleich.


Das Ende: Wann der Krieg mit den Maschinen?

Das Hauptproblem hier ist, dass die Frage "Wann werden die Maschinen schlauer als wir und werden alle versklaven?" ist zunächst falsch. Es gibt zu viele versteckte Bedingungen darin.

Wir sagen "Werde schlauer als wir", wie wir das meinen es gibt eine gewisse einheitliche Intelligenzskala. Oben ist ein Mensch, Hunde sind etwas tiefer und ganz unten hängen dumme Tauben herum.

Wenn dies der Fall wäre, müsste jeder Mensch in allem Tiere schlagen, aber das stimmt nicht. Das durchschnittliche Eichhörnchen kann sich an tausend versteckte Orte mit Nüssen erinnern – ich weiß nicht einmal, wo meine Schlüssel sind.

Intelligenz ist also eine Reihe verschiedener Fähigkeiten, kein einzelner messbarer Wert? Oder ist das Erinnern an Orte, an denen Nüsse versteckt sind, nicht in der Intelligenz enthalten?

Eine noch interessantere Frage für mich - Warum glauben wir, dass die Möglichkeiten des menschlichen Gehirns begrenzt sind? Es gibt viele populäre Grafiken im Internet, in denen der technologische Fortschritt als Exponent eingezeichnet wird und die menschlichen Möglichkeiten konstant sind. Aber ist es?

Okay, multipliziere 1680 mal 950 in deinem Kopf. Ich weiß, du wirst es nicht einmal versuchen, faule Bastarde. Aber geben Sie Ihnen einen Taschenrechner – Sie werden es in zwei Sekunden tun. Bedeutet dies, dass der Rechner die Fähigkeiten Ihres Gehirns nur erweitert hat?

Wenn ja, kann ich sie mit anderen Maschinen weiter ausbauen? Verwenden Sie zum Beispiel Notizen in meinem Telefon, um sich nicht an eine Menge Daten zu erinnern? Oh, es scheint, als würde ich es gerade tun. Ich erweitere die Fähigkeiten meines Gehirns mit den Maschinen.


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