Workshop über instationäre Modelle der Mustererkennung und Klassifikator-Kombinationen, Salamanca, Spanien
28 März 2012 - 28 März 2012
Spanien
Ein Workshop über instationäre Modelle der Mustererkennung und Klassifikator-Kombinationen findet vom 28. bis 30. März 2012 in Salamanca, Spanien, statt.
Durch den Fortschritt der Informatik haben viele Einrichtungen große Datenmengen gesammelt, deren Analyse durch den Menschen nicht möglich ist. Der Grund dafür ist, dass einfache Methoden oft 'annehmen', dass statistische Eigenschaften eines entdeckten Konzepts (dessen Modell vorhergesagt wird) unveränderlich sind. Dies hat zum Anstieg von Untersuchungen in einem Gebiet namens Konzeptverschiebung (Concept Drift) geführt. Concept Drift bedeutet, dass die statistischen Eigenschaften der Zielgröße, die das Modell versuchen vorauszusagen, sich im Laufe der Zeit in unvorhergesehener Weise ändern. Dadurch könnten die Vorhersagen über die Zeit ungenauer werden.
Die Veranstaltung wird sich mit den Trends bei der Mustererkennung befassen, die einzigartige elementare Klassifikatorstärken nutzen und sich an Veränderungen in einem Klassifikationsmodell anpassen könnten. Zu den Themen gehören:
- Adaptives und inkrementelles Lernen;
- Erkennen von Konzeptveränderungen;
- Theoretische Grundlagen multipler Klassifikatorsysteme;
- Methoden der Klassifikatorfusion;
- Methoden der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Informationen aus verschiedenen Quellen;
- Methoden zur Verbesserung von Eigenschaften schwacher Klassifikatoren;
- Methoden zur Messung und Sicherung der Vielfalt in den Klassifikatorgruppen;
- Anwendungen.Weitere Informationen sind abrufbar unter: http://hais.usal.es/?q=node/22(öffnet in neuem Fenster)
Durch den Fortschritt der Informatik haben viele Einrichtungen große Datenmengen gesammelt, deren Analyse durch den Menschen nicht möglich ist. Der Grund dafür ist, dass einfache Methoden oft 'annehmen', dass statistische Eigenschaften eines entdeckten Konzepts (dessen Modell vorhergesagt wird) unveränderlich sind. Dies hat zum Anstieg von Untersuchungen in einem Gebiet namens Konzeptverschiebung (Concept Drift) geführt. Concept Drift bedeutet, dass die statistischen Eigenschaften der Zielgröße, die das Modell versuchen vorauszusagen, sich im Laufe der Zeit in unvorhergesehener Weise ändern. Dadurch könnten die Vorhersagen über die Zeit ungenauer werden.
Die Veranstaltung wird sich mit den Trends bei der Mustererkennung befassen, die einzigartige elementare Klassifikatorstärken nutzen und sich an Veränderungen in einem Klassifikationsmodell anpassen könnten. Zu den Themen gehören:
- Adaptives und inkrementelles Lernen;
- Erkennen von Konzeptveränderungen;
- Theoretische Grundlagen multipler Klassifikatorsysteme;
- Methoden der Klassifikatorfusion;
- Methoden der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Informationen aus verschiedenen Quellen;
- Methoden zur Verbesserung von Eigenschaften schwacher Klassifikatoren;
- Methoden zur Messung und Sicherung der Vielfalt in den Klassifikatorgruppen;
- Anwendungen.Weitere Informationen sind abrufbar unter: http://hais.usal.es/?q=node/22(öffnet in neuem Fenster)