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Entscheiden in der Bildverarbeitung – Einführung in Machine Learning

Dieses Modul ist Teil des CAS Industrielle Bildverarbeitung.

Entscheiden in der Bildverarbeitung – Einführung in Machine Learning

1,5 ECTS
Unterrichtssprache: Englisch

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
Regression-cas-industrielle-bildverarbeitung-ht-fhnw.jpg
Automatische Schätzung des Alters von Personen (Quelle)

Bildklassifikation
Klassifikation-cas-industrielle-bildverarbeitung-ht-fhnw.jpg
Klassifikation der hochenergetischen Röntgenstrahlung von Sonneneruptionen: einfache kreisförmige Gaussform (rechts oben), elliptische Gaussform (rechts in der Mitte) und doppelt kreisförmige Gaussform (rechts unten)

Konfusionsmatrix
ConfusionMatrix-cas-industrielle-bildverarbeitung-ht-fhnw.png
Konfusionsmatrix als Metrik für die Modellgüte des trainierten Random Forests für die Sonneneruptionen

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