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13: Industrie 4.0, Vorlesung, WS 2018/19, 25.01.2019

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Autor

Torsten Kröger

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

13 |
0:00:00 Start
0:00:07 Syllabus - Winter term 2018/19
0:01:48 Literature for Today's class
0:02:41 Video: Simple Outlier Detection
0:06:25 Motivation: Predictive Maintenance
0:09:51 Machine Learning Algorithms for Preditictive Maintenance
0:16:27 Anomaly Detection
0:18:26 Related Problems
0:20:18 Relationship Among Data Instances
0:21:21 Rule-based Anomaly Detection
0:29:01 Representation Matters
0:31:02 Anomalies in a Single Time Series Signal
0:32:28 Anomalies in a Multiple Time Series Signals
0:34:20 Criteria for Anomaly Detection
0:39:42 Characteristics of Univariate, Multivariate and Hybrid Anomaly Detection Methods
0:49:31 Characteristics of Univariate, Multivariate and Hybrid Anomaly Detection Methods
0:54:12 Type of Anomalies
0:55:23 Contextual Anomalies
0:57:13 Collective Anomalies
0:58:42 Output of Anomaly Detection
0:59:22 Evaluation of Anomaly Detection - F-value
1:01:33 Accuracy of Anomaly Detection - F-value
1:03:26 Evaluation of Outlier Detection - ROC & AUC
1:07:04 General Scheme for Anomaly Detection
1:08:48 Taxonomy
1:12:11 Variants of Anomaly Detection Problem

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:15:35

Serie

Industrie 4.0, Vorlesung, WS 2018/19

Publiziert am

29.01.2019

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 934106 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 4535 s
Dateiname DIVA-2019-92_hd.mp4
Dateigröße 529.515.322 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 800020 kbps
Video Codec h264

Embed-Code