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Visualisierung von Support Vector Machines

Title Visualisierung von Support Vector Machines
Description Die Support Vector Machine (SVM) ist ein viel verwendetes Lernverfahren, das gut auf großen, hochdimensionalen Daten eingesetzt werden kann, wie sie beispielsweise bei der Analyse von Bilder, Audiodaten, Texten, bei medizinischen Anwendungen, in der Genetik oder in Industrieanwendungen vorkommen. Das Ergebnis der SVM ist eine komplexe numerische Funktion auf dem Eingaberaum, die an sich schlecht interpretierbar ist. Daher werden eine oder mehrere Visualisierungverfahren gesucht, anhand derer man Fragen wie "Welches sind die typischen Beispiele?", "Welchen Einfluß hat ein Attribut?" oder "Warum wird ein Beispiel falsch vorhergesagt?" besser beantworten kann. Ziel dieser Diplomarbeit ist es, Visualisierungsverfahren zu entwickeln, analysieren und implementieren, die über einfache Plots hinausgehen und speziell auf die SVM und die konkrete Fragestellung hin ausgelegt wird. Als Grundlage steht am Lehrstuhl die Lernumgebung YaLE zur Verfügung.
Status Abgeschlossen
Topic Statistical Learning
Visualization
Assigned To Hakenjos, Daniel
Second Tutor Mierswa, Ingo