Skalierung der SVDD: Sampling mit Fehlerschranken: Unterschied zwischen den Versionen
(Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vortrag |vortragender=Benjamin Acar |email=usgdy@student.kit.edu |vortragstyp=Masterarbeit |betreuer=Adrian Englhardt |termin=Institutsseminar/2021-04-30 Zus…“) |
K (Lo8450 verschob die Seite Skalierung der SVDD nach Skalierung der SVDD: Sampling mit Fehlerschranken) |
||
| (Eine dazwischenliegende Version desselben Benutzers wird nicht angezeigt) | |||
| Zeile 5: | Zeile 5: | ||
|betreuer=Adrian Englhardt | |betreuer=Adrian Englhardt | ||
|termin=Institutsseminar/2021-04-30 Zusatztermin | |termin=Institutsseminar/2021-04-30 Zusatztermin | ||
|kurzfassung= | |kurzfassung=Ausreißerkennung beschäftigt sich damit, ungewöhnliche Beobachtungen in Daten zu finden. Weit verbreitet ist dabei der Einsatz von maschinellen Lernverfahren, wie beispielsweise des 1-Klassen Klassifikators „Support Vector Data Description“ (SVDD). Ein Problem des SVDD Klassifikators ist allerdings, dass die SVDD schlecht mit steigender Anzahl an Beobachtungen skaliert. Vorausgehende Arbeiten zeigen, dass während des Trainings einer SVDD nicht alle Objekte des Datensatzes benötigt werden. Es zeigt sich hierbei, dass vor allem jene, die sich am Rand der Verteilung befinden, von Interesse sind. Welche Objekte genau gewählt werden sollten und wie sich eine solche Reduktion letztlich auf die Qualität des Ergebnisses auswirkt, wird in den vorausgehenden Arbeiten bislang ausschließlich auf heuristischer Ebene behandelt. In dieser Arbeit entwickeln wir einen neuen Ansatz, um die SVDD schneller zu trainieren. Wir geben dabei konkrete, analytisch berechnete Fehlerschranken an und ermöglichen es somit dem Nutzer, den Kompromiss zwischen Laufzeit und Ergebnis-Qualität selbst zu adjustieren. | ||
}} | }} | ||
Aktuelle Version vom 27. April 2021, 09:53 Uhr
| Vortragende(r) | Benjamin Acar | |
|---|---|---|
| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Adrian Englhardt | |
| Termin | Fr 30. April 2021 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Ausreißerkennung beschäftigt sich damit, ungewöhnliche Beobachtungen in Daten zu finden. Weit verbreitet ist dabei der Einsatz von maschinellen Lernverfahren, wie beispielsweise des 1-Klassen Klassifikators „Support Vector Data Description“ (SVDD). Ein Problem des SVDD Klassifikators ist allerdings, dass die SVDD schlecht mit steigender Anzahl an Beobachtungen skaliert. Vorausgehende Arbeiten zeigen, dass während des Trainings einer SVDD nicht alle Objekte des Datensatzes benötigt werden. Es zeigt sich hierbei, dass vor allem jene, die sich am Rand der Verteilung befinden, von Interesse sind. Welche Objekte genau gewählt werden sollten und wie sich eine solche Reduktion letztlich auf die Qualität des Ergebnisses auswirkt, wird in den vorausgehenden Arbeiten bislang ausschließlich auf heuristischer Ebene behandelt. In dieser Arbeit entwickeln wir einen neuen Ansatz, um die SVDD schneller zu trainieren. Wir geben dabei konkrete, analytisch berechnete Fehlerschranken an und ermöglichen es somit dem Nutzer, den Kompromiss zwischen Laufzeit und Ergebnis-Qualität selbst zu adjustieren. | |