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02: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018, 27.04.2018

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

webcast.kit.edu

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

02 |
0:00:00 Start
0:00:05 Verschiedene Ansätze
0:01:19 Generative Modelle / Methoden
0:06:41 Einfaches Beispiel
0:10:58 Generative probabilistische Modelle – SSL Grundverfahren
0:22:34 Dichte Trennung (Low – density separation) mit SVM
0:26:08 Realer Fehler, Risiko, Kosten
0:29:00 SV – Optimierung, Problem
0:30:51 Support Vektoren
0:33:55 Hinge Funktion
0:38:27 Bedeutung – niedrige Dichte
0:56:43 Vergleich verschiedener Ansätze
1:05:26 Feedback driven learning
1:10:15 Lernen aus nicht-gelabelten Daten
1:14:43 Gedankenexperiment
1:19:04 Vergleich typischer Lernkurven
1:19:39 Wie wählt man die nötigen Lerndaten?
1:22:52 Weitere Unsicherheitsmaße

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:29:46

Serie

Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018

Publiziert am

02.05.2018

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 128000 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 934086 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5386 s
Dateiname DIVA-2018-275_hd.mp4
Dateigröße 628.841.472 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799987 kbps
Video Codec h264

Embed-Code