09: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 08.01.2019
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Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 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
Duration (hh:mm:ss)
01:31:40
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19
Published on
10.01.2019
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 128000 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 908992 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 5500 s |
| Filename | DIVA-2019-13_hd.mp4 |
| File Size | 624.923.215 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 774896 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19
Episodes 1-12
of 12
