
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17, 15.11.2016, 02
Autor
Herausgeber
Beteiligtes Institut
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Beschreibung
02 |
0:00:00 Starten
0:00:46 Charakterisierung von Lernmaschinen
0:01:38 Grundsatz
0:02:47 Lernmaschine
0:05:12 Probleme beim Lernen
0:07:36 Zwei einfache Beispiele
0:09:10 Überwachtes Lernen aus Beispielen
0:10:53 Lernen? Fehlerdefinition
0:12:15 Fehlermaßfunktion
0:13:55 Realer & Empirischer Fehler
0:15:55 Lernen: Fehlerminimierung
0:18:28 Overfitting
0:23:44 Modellwahl
0:25:23 Modellgüte - ""Validierung""
0:28:03 Bootstrap
0:28:33 Bagging = Bootstrap aggregation
0:29:50 Boosting für Klassifikation – ursprünglich Scharpie 1990
0:32:27 AdaBoost - Adaptive Boosting
0:38:24 Adaptive Boosting Beispiel
0:41:01 Speziell: Viola & Jones Objekterkennung [ca. 2001-2003]
0:45:44 Kaskadierung Viola & Jones 2001
0:50:11 Kaskadierung - nach Viola & Jones
0:50:43 AdaBoost - nach Viola & Jones
0:51:56 (Frühe) Ergebnisse von Viola Jones
0:54:59 PAC - Lernbarkeit
0:58:50 PAC - Stichprobenkomplexität
1:00:11 PAC - Beispiel
1:01:50 Vapnik-Chervonenkis (VC) Dimension
1:03:56 VC Dimension Beispiel
1:05:38 VC Diemension – Nutzen 1
1:06:14 VC Diemension – Nutzen 2
1:07:28 Abschätzung des Testfehlers
1:13:20 Lösungsansatz: Structural Risk Minimization
1:17:03 Zusammenfassung
1:17:59 ... und wie geht es weiter in ML
1:18:44 Literatur
Laufzeit (hh:mm:ss)
01:19:26
Serie
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
Publiziert am
22.12.2016
Fachgebiet
Lizenz
Auflösung | 1280 x 720 Pixel |
Seitenverhältnis | 16:9 |
Audiobitrate | 91036 bps |
Audio Kanäle | 2 |
Audio Codec | aac |
Audio Abtastrate | 48000 Hz |
Gesamtbitrate | 835309 bps |
Farbraum | yuv420p |
Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
Medientyp | video/mp4 |
Dauer | 4767 s |
Dateiname | DIVA-2016-840_hd.mp4 |
Dateigröße | 4.096 byte |
Bildwiederholfrequenz | 25 |
Videobitrate | 738178 bps |
Video Codec | h264 |
Embed-Code