09: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 08.01.2019

Autor

Rüdiger Dillmann

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

09 |
0:00:00 Starten
0:00:05 Instanzbasiertes Lernen
0:03:18 Übersicht
0:09:13 Lazy learning vs. Eager learning
0:15:09 Instanzenbasiertes Lernen
0:21:28 Beispiele für Instanzenbasiertes Lernen
0:23:09 k-Nearest-Neighbor: Einführung
0:25:56 k-Nearest-Neighbor: Konzeptlernen
0:32:11 Bewertung k-NN Algorithmus
0:35:25 CBR Motivation: Analogien
0:38:08 Analogien: Repräsentation
0:40:52 Analogien: Abbildung
0:52:31 Effizientes Auffinden von Fällen
0:54:01 Indizierung: Probleme
0:57:54 Wiederverwenden / Reuse
0:59:46 Anpassen / Überarbeiten / Revise
1:00:38 Zurückbehalten (Retain)
1:09:23 Beschreibung von Situationen
1:11:28 Situationserfassung aus Episoden
1:21:22 KogniMobil: Fallbasis
1:25:04 Symbolische Planung für Verhaltensbeschreibung
1:27:28 Biologisch motivierte Verhaltensentscheidung
1:28:43 Intention und Fusion der Umgebungszustände

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:31:40

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19

Publiziert am

10.01.2019

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz