Mustererkennung Schulung

Einführung

• Übersicht über Mustererkennung und maschinelles Lernen
• Wichtige Anwendungen in verschiedenen Feldern
• Bedeutung der Mustererkennung in der modernen Technologie

Wahrscheinlichkeitstheorie, Modellauswahl, Entscheidungs- und Informationstheorie

• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie in der Mustererkennung
• Konzepte der Modellauswahl und -bewertung
• Entscheidungstheorie und ihre Anwendungen
• Grundlagen der Informationstheorie

Wahrscheinlichkeitsverteilungen

• Übersicht über gängige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Rolle der Verteilungen bei der Modellierung von Daten
• Anwendungen in der Mustererkennung

Lineare Modelle für Regression und Klassifikation

• Einführung in die lineare Regression
• Verständnis der linearen Klassifikation
• Anwendungen und Grenzen linearer Modelle

Neuronale Netze

• Grundlagen neuronaler Netze und Deep Learning
• Training neuraler Netze für Mustererkennung
• Praktische Beispiele und Fallstudien

Kernel-Methoden

• Einführung in Kernel-Methoden in der Mustererkennung
• Support Vector Machines und andere kernelbasierte Modelle
• Anwendungen bei hochdimensionalen Daten

Sparse Kernel Machines

• Verständnis sparsamer Modelle in der Mustererkennung
• Techniken zur Sparsamkeit des Modells und Regularisierung
• Praktische Anwendungen in der Datenanalyse

Graphische Modelle

• Übersicht über graphische Modelle im maschinellen Lernen
• Bayessche Netze und Markov-random-Felder
• Inferenz und Lernen in graphischen Modellen

Gemischte Modelle und EM-Algorithmus

• Einführung in gemischte Modelle
• Expectation-Maximization (EM)-Algorithmus
• Anwendungen im Clustering und bei der Dichteschätzung

Näherungsinferenz

• Techniken zur approximativen Inferenz bei komplexen Modellen
• Variationale Methoden und Monte-Carlo-Sampling
• Anwendungen in der Grossdatenanalyse

Stichprobentherapie

• Bedeutung des Samplings bei probabilistischen Modellen
• Markov-Ketten-Monte-Carlo-(MCMC)-Techniken
• Anwendungen in der Mustererkennung

Kontinuierliche latente Variablen

• Verständnis von Modellen mit kontinuierlichen latenten Variablen
• Anwendungen bei der Dimensionsreduktion und Datenrepräsentation
• Praktische Beispiele und Fallstudien

Sequenzielle Daten

• Einführung in die Modellierung sequentieller Daten
• Verborgene Markov-Modelle und verwandte Techniken
• Anwendungen bei Zeitreihenanalysen und Spracherkennung

Kombinieren von Modellen

• Techniken zur Kombination mehrerer Modelle
• Ensemble-Methoden und Boosting
• Anwendungen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit

Zusammenfassung und nächste Schritte