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Komplexitätsanalyse in Statistik und Lerntheorie

Prof. Dr. Gilles Blanchard
2011-05-04
Title Komplexitätsanalyse in Statistik und Lerntheorie
Subject Statistik, maschinelles Lernen, Lerntheorie, multiple Testverfahren / statistics, machine learning, learning theory, multiple testing
Description Gilles Blanchards Vortrag gewährt Einblicke in seine Arbeiten zur Entwicklung und Analyse statistischer Eigenschaften von Lernalgorithmen. In vielen modernen Anwendungen, beispielsweise bei der Schrifterkennung oder dem Spam-Filtering, kann ein Computerprogramm auf der Basis vorgegebener Beispiele automatisch lernen, relevante Vorhersagen für weitere Fälle zu treffen. Mit der mathematischen Analyse der Eigenschaften solcher Methoden beschäftigt sich die Lerntheorie, die mit der Statistik eng zusammenhängt. Dabei spielt der Begriff der Komplexität der erlernten Vorhersageregel eine wichtige Rolle. Ist die Regel zu einfach, wird sie wichtige Einzelheiten ignorieren. Ist sie zu komplex, wird sie die vorgegebenen Beispiele "auswendig" lernen und keine Verallgemeinerungskraft haben. Blanchard wird erläutern, wie Mathematische Werkzeuge dabei helfen, den richtigen Kompromiss zwischen diesen beiden Extremen zu finden.
Date 2011-05-04
Creator Prof. Dr. Gilles Blanchard
Language de
Rights http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/

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