KIT-Bibliothek

03: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18, 14.11.2017

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 Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

  • 0:00:00 Starten
  • 0:08:05 Klausur Organisatorisches
  • 0:14:41 Lerntheorie, Algorithmenunabhängige Verfahren
  • 0:20:11 Charakterisierung von Lernmaschinen
  • 0:22:08 Grundsatz
  • 0:23:08 Lernmaschine
  • 0:26:53 Probleme beim Lernen
  • 0:29:07 Zwei einfache Beispiele
  • 0:29:42 Überwachtes Lernen aus Beispielen
  • 0:31:19 Lernen? Fehlerdefinition
  • 0:33:10 Fehlermaßfunktion
  • 0:35:08 Realer & Empirischer Fehler
  • 0:38:19 Lernen: Fehlerminimierung
  • 0:40:35 Fehlerminimierung als Gradientenabstieg
  • 0:41:42 Overfitting
  • 0:48:45 Modellwahl
  • 0:49:39 Modellgüte - ,,Validierung''
  • 0:51:40 Bootstrap
  • 0:53:15 Bagging = Bootstrap aggregation
  • 0:53:45 Boosting für Klassifikation - ursrünglich Schapire 1990
  • 0:55:05 AdaBoost - Adaptive Boosting
  • 0:56:42 Adaptive Boosting Beispiel
  • 0:57:08 Adaptive Boosting Beispiel - erster Klassifikator
  • 0:58:09 Adaptive Boosting Beispiel - zweiter Klassifikator
  • 0:58:41 Adaptive Boosting Beispiel - dritter Klassifikator
  • 0:58:49 Adaptive Boosting Beispiel - finaler Klassifikator
  • 0:59:53 AdaBoost - adaptive Boosting
  • 1:01:04 Speziell: Viola & Jones Objekterkennung
  • 1:06:20 Kaskadierung Viola & Jones 2001
  • 1:09:19 AdaBoost - nach Viola & Jones
  • 1:10:21 AdaBoost - adaptive Boosting
  • 1:11:17 (Frühe) Ergebnisse von Viola Jones
  • 1:11:49 PAC - Lernbarkeit
  • 1:14:07 PAC - Stichprobenkomplexität
  • 1:15:18 PAC - Beispiel
  • 1:18:31 Vapnik - Chervonenkis (VC) Dimension
  • 1:20:39 VC Dimension Beispiel
  • 1:21:39 VC Dimension - Nutzen
  • 1:23:05 Abschätzung des Testfehlers
  • 1:27:12 Lösungsansatz: Structural Risk Minimization
  • 1:30:04 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:31:19

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18

Publiziert am

16.11.2017

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 127738 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 933743 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5479 s
Dateiname DIVA-2017-644_hd.mp4
Dateigröße 4.096 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799908 bps
Video Codec h264

Embed-Code