
09: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 08.01.2019
Autor
Herausgeber
Beteiligtes Institut
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
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
Lizenz
Auflösung | 1280 x 720 Pixel |
Seitenverhältnis | 16:9 |
Audiobitrate | 128000 bps |
Audio Kanäle | 2 |
Audio Codec | aac |
Audio Abtastrate | 48000 Hz |
Gesamtbitrate | 908992 bps |
Farbraum | yuv420p |
Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
Medientyp | video/mp4 |
Dauer | 5500 s |
Dateiname | DIVA-2019-13_hd.mp4 |
Dateigröße | 624.923.215 byte |
Bildwiederholfrequenz | 25 |
Videobitrate | 774896 bps |
Video Codec | h264 |
Embed-Code