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Wie skaliert eigentlich das Ganze?

Molinar, Gabriela; Stang, Marco

  • 00:00:00 Start
  • 00:00:03 Wie wird eigentlich das Ganze skaliert?
  • 00:01:15 Skalierung
  • 00:01:47 Normalisieren
  • 00:03:03 Standardisieren
  • 00:04:14 Binarisieren

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 19.10.2021
Erstellungsdatum 20.09.2021
Sprache Deutsch
DOI 10.5445/IR/1000139087
Identifikator KITopen-ID: 1000139087
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung Nachdem wir unseren Daten eingelesen und vorverarbeitet haben, ist es in der Regel eine gute Idee, sie vor dem Training noch zu skalieren. Denn das Training mit Rohdaten erzeugt häufig nur “Abfall” im Ausgang. Deshalb gilt im Bereich des maschinellen Lernens die Weisheit: Garbage In, Garbage Out. In diesem Video stellen wir Ihnen dazu drei Skalierungsverfahren vor: Normalisierung, Standardisierung und Binarisierung.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 5
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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