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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Pattern Recognition - Cheatsheet
Pattern Recognition - Cheatsheet Dimensionsreduktionstechniken, wie Principal Component Analysis (PCA) Definition: Dimensionsreduktionstechniken verringern die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz, um die Anzahl der notwendigen Berechnungen zu reduzieren und die Verarbeitungszeit zu verkürzen. Sie helfen auch, Overfitting zu minimieren und die Datenvisualisierung zu verbessern. Eine verbreitete ...

Pattern Recognition - Cheatsheet

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Pattern Recognition - Exam
Pattern Recognition - Exam Aufgabe 1) Angenommen, Du hast einen Datensatz mit n Beobachtungen und p Ursprungsmerkmalen. Du sollst Principal Component Analysis (PCA) anwenden, um die Dimensionen zu reduzieren. Im Rahmen der PCA ermöglichst Du die Projektion der Daten auf einen Raum mit k Dimensionen, wobei k < p ist. Dabei soll sichergestellt werden, dass die projizierten Daten die größte Varianz a...

Pattern Recognition - Exam

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Was ist das Hauptziel von Dimensionsreduktionstechniken wie PCA?

Welche Schritte sind erforderlich, um PCA durchzuführen?

Wie lautet die Formel für die Kovarianzmatrix in PCA?

Was ist ein Support Vector Machine (SVM)?

Welche Methode erlaubt SVM, nichtlineare Trennungen durchzuführen?

Wo wird SVM häufig verwendet?

Was ist die Annahme des Naive Bayes Klassifikators?

Wie lautet das Bayes' Theorem im Naive Bayes Klassifikator?

Welche Variante des Naive Bayes Klassifikators wird für kontinuierliche Daten verwendet?

Was berechnet der Vorwärts-Algorithmus in Hidden Markov Models (HMMs)?

Wie lautet die Vorwärts-Formel im Vorwärts-Algorithmus?

Welcher Algorithmus findet den wahrscheinlichsten Zustandsweg in Hidden Markov Models?

Was ist die Hauptaufgabe der Faltungsschichten in einem Convolutional Neural Network (CNN)?

Welche Aufgabe erfüllen Pooling-Schichten in einem CNN?

Wie wird das Training eines CNNs durchgeführt?

Was ist der Zweck der Vorverarbeitung in der Mustererkennung?

Welche Methode wird häufig bei der Merkmalsextraktion in Texten verwendet?

Welche Technik wird bei der Merkmalsextraktion in Bildern verwendet?

Was charakterisiert die Ensemble-Methode 'Random Forest'?

Was ist ein Hauptvorteil des Random Forest Algorithmus?

Wie erfolgt die Vorhersage bei einem Random Forest?

Wie wird die Performance eines Klassifikationsmodells bewertet?

Wie lautet die Formel für die Genauigkeit (Accuracy)?

Welche Metrik bewertet die Fläche unter der ROC-Kurve?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Pattern Recognition an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Merkmalsgewinnung

Die Merkmalsgewinnung ist ein zentraler Bestandteil der Mustererkennung, bei dem relevante Informationen aus Rohdaten extrahiert werden, um diese für Klassifizierungsalgorithmen nutzbar zu machen.

  • Definition und Überblick über Merkmale
  • Techniken zur Vorverarbeitung von Daten
  • Methoden der Dimensionsreduktion, wie PCA
  • Extraktion von textuellen und bildlichen Merkmalen
  • Evaluierung der Merkmalsqualität
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Klassifikationsmethoden

In diesem Abschnitt werden verschiedene Klassifikationsmethoden vorgestellt, die zur Kategorisierung von Datenpunkten in unterschiedliche Klassen verwendet werden.

  • Überblick und Klassifikationsgrundlagen
  • Lineare und nichtlineare Klassifikatoren
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Ensemble-Methoden wie Random Forests
  • Evaluierung der Klassifikationsleistung und Metriken
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Bayessche Entscheidungstheorie

Die Bayessche Entscheidungstheorie bietet einen probabilistischen Ansatz zur Entscheidungsfindung basierend auf Bayes' Theorem.

  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Bayes' Theorem und Anwendung
  • Nachteile und Einschränkungen des Bayesschen Ansatzes
  • Bayessche Klassifikatoren, wie der Naive Bayes
  • Implementierung und praktische Anwendungsbeispiele
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Verborgene Markov-Modelle

Verborgene Markov-Modelle (HMMs) sind statistische Modelle, die zur Modellierung von zeitlichen Abfolgen und sequenziellen Daten verwendet werden.

  • Grundlagen und Definition von HMMs
  • Modellparameter und deren Schätzung
  • Vorwärts-/Rückwärts-Algorithmus
  • Viterbi-Algorithmus zur Zustandsdecodierung
  • Anwendungen in Sprach- und Bilderkennung
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Neuronale Netze

Neuronale Netze sind biologisch inspirierte Modelle des maschinellen Lernens, die besonders gut für komplexe Mustererkennungsaufgaben geeignet sind.

  • Aufbau und Funktionsweise von Neuronen
  • Multi-Layer Perceptron (MLP) und Backpropagation
  • Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung
  • Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzverarbeitung
  • Training, Regularisierung und Hyperparameter-Tuning
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Pattern Recognition an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Pattern Recognition an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine umfassende Einführung in die Theorien und Anwendungen der Mustererkennung. Diese Vorlesung, die speziell für Studierende der Informatik konzipiert ist, behandelt sowohl die Grundlagen als auch fortgeschrittene Konzepte dieses spannenden Fachgebiets. Dadurch erhältst Du das nötige Rüstzeug, um Muster und Regularitäten in Daten zu erkennen und zu analysieren. Dies ist besonders nützlich in Feldern wie der Bildverarbeitung, der Robotik oder der Datenanalyse.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst theoretische und praktische Einheiten, die den Studierenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte der Mustererkennung vermitteln.

Studienleistungen: Die Bewertung erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Merkmalsgewinnung, Klassifikationsmethoden, Bayessche Entscheidungstheorie, Verborgene Markov-Modelle, Neuronale Netze.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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