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06: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017, 14.07.2017

Diese Audio- bzw. Video-Datei ist urheberrechtlich geschützt. Der Zugriff ist nur über Rechner des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) erlaubt.

Autor

Johann Marius Zöllner

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

06 |
0:00:00 Starten
0:00:10 V09: Objektorientierte Probabilistisch Relationale Modelle (PRM)
0:03:07 Übersicht
0:04:30 Mustererkennung in strukturierten Daten
0:07:07 Lernen von statistischen Modellen
0:10:10 Bayes' sche Netze
0:12:45 BN Semantik
0:15:20 Inferenz
0:16:29 Lernen auf BN
0:18:22 Objektorientierte Probabilistische Relationale Modelle
0:20:01 Definition: Entität, Attribut, Instanz
0:21:29 Definition: Relationales Schema
0:22:50 Probabilistisches Relationales Modell
0:23:51 Relationales Skelett: Instanziierung
0:24:36 PRM + Skelett = Äquivalenz zu einem entsprechenden Baye' schen Netz
0:26:00 PRM Inferenz
0:31:01 Semantik von PRM mit Attributunsicherheit (AU)
0:32:08 Lernen von PRMs mit AU
0:32:52 Parameterschätzung in PRMs
0:35:05 MLE Parameterschätzung (diskret)
0:37:34 Strukturbestimmung
0:38:50 Bestimmung gültiger Modelle
0:40:23 Attribut-Abhängigkeit
0:41:33 Bewertungsfunktion/-methode
0:43:42 Suche im Modellraum
0:48:33 Beispiel 1 -Einfache ""Genetik"" Domäne
0:53:06 Beispiel 2: Reale Tuberkulose (TB)
0:55:32 Motivation - Limitierungen
0:59:24 Gewünschtes (komplexes) Modell
1:01:02 PRM mit Klassenhierarchien (PRM-CH)
1:03:10 Azyklische Abhängigkeiten
1:04:24 Lernen mit Klassenhierarchie
1:05:43 Lernen ohne Klassenhierarchien
1:06:21 Beispiel: Anwendung auf EachMovie
1:09:07 Konzept zur Situationsanalyse im Fahrzeug
1:10:52 Instanziierung des Weltmodells (Teilausschnitt)
1:11:52 Anwendung - Bestimmung der Kollisionsrisikos
1:15:06 Situationsinterpretation, Verhaltensentscheidung
1:16:50 Zugrundeliegendes Konzept
1:18:24 Ablauf der Schätzung von Interaktionen
1:18:28 Weitere Beispiele - Interaktion und Prädiktion
1:21:58 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:25:35

Serie

Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017

Publiziert am

17.07.2017

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 127725 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 933700 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5135 s
Dateiname DIVA-2017-429_hd.mp4
Dateigröße 4.096 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799879 kbps
Video Codec h264

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