Entscheiden in der Bildverarbeitung – Einführung in Machine Learning

Entscheiden in der Bildverarbeitung – Einführung in Machine Learning

1,5 ECTS
Unterrichtssprache: Deutsch

Maschinelles Lernen ist ein unglaublich nützliches Werkzeug, um Entscheidungen zu treffen und Partikel bzw. Objekte in der Bildverarbeitung zu klassifizieren. Neben den Grundkonzepten des maschinellen Lernens und den notwendigen mathematischen Grundlagen werden die wichtigsten Aspekte der Datenvorverarbeitung und des Feature-Engineerings vermittelt. Darauf aufbauend wird gezeigt, wie man ein einfaches maschinelles Lernmodell für Klassifizierungen und kontinuierliche Vorhersagen trainiert und dessen Leistung bewertet. Zudem werden die entwickelten Modelle hinsichtlich ihrer Leistung validiert.

Modulübersicht

• Grundlagen der Statistik und Verteilungen
• Modellieren von supervised Machine Learning Ansätzen für Klassifikations- bzw. Regressionsprobleme
• Feature-Engineering und Entscheidungsbäume
• Modellvalidierung

Modulinhalt in Bildern

Bildbasierte Regressionsanalyse

Automatische Schätzung des Alters von Personen (Quelle)

Bildklassifikation

Klassifikation der hochenergetischen Röntgenstrahlung von Sonneneruptionen: einfache kreisförmige Gaussform (rechts oben), elliptische Gaussform (rechts in der Mitte) und doppelt kreisförmige Gaussform (rechts unten)

Konfusionsmatrix

Konfusionsmatrix als Metrik für die Modellgüte des trainierten Random Forests für die Sonneneruptionen