Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik an der TU München

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Name two applications for Classification

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Why is linear regression not suitable for classifying?

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Name three classification methods

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Do you need a training physe for the NN-classification?

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Name a method for the evaluation of classifiers

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Name two advantages and two disadvantages of the NN Classifier

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Name the 5 steps for vehicle detection and tracking as an application of classification in automative technology

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Name the 7 steps to build a SVM for detecting vehicles in a video

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Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name two applications for Classification

- Object detection

- Spam detection

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name 3 different Quality measures of classifiers

- Robustness 

- Accuracy

- Scalability for large databases

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name two applications for clustering

- Genome patterns

- Google news

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Why is linear regression not suitable for classifying?

Because you want to map continous output to discrete values. You need Activiation function (sigmoid), limited to 0 and 1

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name three classification methods

Logistic Regression

Nearest Neighbor

Support Vector machine

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Do you need a training physe for the NN-classification?

No

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name a method for the evaluation of classifiers

k-fold Cross validation

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name two advantages and two disadvantages of the NN Classifier

+ Applicability: Easy to calculate distances

+ Incremental: Easy adoption of new training data

- Efficiency: Process grows with training data

- Dimensionality: Not every dimension is relevant

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name two pros and cons of SVM

+ Accuracy: High classification rate

+ Robust: Low tendency to overfitting

- Efficiency: Long training

- Complexity: High implementation effort

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name one example of classification for automotive technology

Perception

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name the 5 steps for vehicle detection and tracking as an application of classification in automative technology

1. Get training data

2. Extract features from images

3. Generate model based on features

4. Take video frame and classify features of sub-images

5. Merge classified areas

Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugtechnik

Name the 7 steps to build a SVM for detecting vehicles in a video

- Extract Features

- Train SVM with a set of labeled pictures

- Sliding window for sub-images

- classification for sub-images

- merge classification results

- Utilize classification results of previous step (tracking)

- Output final classification for each video frame

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