Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Pattern Analysis

Die Grundlagen der Mustererkennung beinhalten die wesentlichen Konzepte und Techniken zur Identifizierung und Klassifizierung von Mustern in Daten. Dieser Abschnitt bildet die Basis für das Verständnis komplexerer Themen in der Pattern Analysis.

• Definition und Ziele der Mustererkennung
• Wichtige Anwendungen und Anwendungsbereiche
• Grundlagen der Datenvorverarbeitung
• Unterschiedliche Methoden zur Mustererkennung
• Evaluationsmetriken für Musterkennungssysteme

In diesem Abschnitt wird die Bayessche Entscheidungsregel behandelt, ein grundlegender Ansatz zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Es wird gezeigt, wie Wahrscheinlichkeiten zur Optimierung von Entscheidungen genutzt werden.

• Grundprinzipien der Bayesschen Entscheidungstheorie
• Berechnung von bedingten Wahrscheinlichkeiten
• Minimierung des Risiko – Verlustfunktionen
• Anwendungsbeispiele und Illustrationen
• Vergleich der Bayesschen Methode mit anderen Entscheidungsansätzen

Clustering-Verfahren beinhalten Techniken zur Gruppierung von Datenpunkten basierend auf Ähnlichkeiten. Dies ist ein Schlüsselkonzept zur Datenanalyse und -strukturierung, ohne Vorwissen über die Klassenanzahl.

• Unsupervised Learning und Unterschiede zu Supervised Learning
• K-means Clustering Algorithmus
• Hierarchische Clustering-Methoden
• Dichtebasierte Clustering-Methoden wie DBSCAN
• Evaluierung und Validierung von Clustering-Ergebnissen

Dimensionalitätsreduktionstechniken werden zur Verringerung der Anzahl der Zufallsvariablen verwendet, die in einem Datensatz berücksichtigt werden, während die relevanten Informationen erhalten bleiben.

• Einführung in die Dimensionalitätsreduktion
• Prinzipal-Komponenten-Analyse (PCA)
• Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)
• T-SNE und andere nicht-lineare Verfahren
• Anwendungen und Vorteile der Dimensionalitätsreduktion

Neuronale Netze sind eine wichtige Technologie im Bereich Mustererkennung und Maschinelles Lernen. Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte neuronaler Netzwerkarchitekturen.

• Grundlagen von künstlichen neuronalen Netzen
• Struktur und Funktion von Neuronen und Schichten
• Trainingsalgorithmen und Backpropagation
• Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Praxisbeispiele und Implementierungen