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Oh sorry, das war ein Falsch-Positiv

Stang, Marco; Molinar, Gabriela

  • 00:00:00 Start
  • 00:01:07 Metriken für Klassifizierungsmodelle
  • 00:01:16 Wahrheitsmatrix
  • 00:02:33 Korrektklassifikationsrate (Accuracy)
  • 00:03:12 Positiver Vorhersagewert (precision)
  • 00:03:48 Sensitivität (recall)
  • 00:04:42 F-One Score
  • 00:04:58 Das Generalisieren
  • 00:06:15 Data Augmentation
  • 00:06:56 Zusammenfassung

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/1000139090
Identifikator KITopen-ID: 1000139090
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung In diesem Video wird die Klassifikation behandelt, eine weitere Form des überwachten Lernens, die anders als die Regression nicht mit kontinuierlichen Werten im Ausgang arbeitet, sondern diskrete Klassen zurückgibt. Folglich werden auch neue Metriken zur Bestimmung der Performanz von Klassifikationsmodellen benötigt, die in diesem Video vorgestellt werden. Daneben wird das „Generalisieren“ im Kontext der Klassifikation erläutert und die Technik der Data-Augmentation erklärt.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 8
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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