03: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18, 14.11.2017
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Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 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
Duration (hh:mm:ss)
01:31:19
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18
Published on
16.11.2017
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 127738 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 933743 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 5479 s |
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| File Size | 4.096 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 799908 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18
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