english  | Home | Impressum | Datenschutz | KIT

Ermitteln und Vergleichen der Entscheidungsgrenzen von ML-Verfahren

Ermitteln und Vergleichen der Entscheidungsgrenzen von ML-Verfahren
Typ:Bachelor-/ Masterarbeit
Datum:offen (zu vergeben)
Betreuer:

M. Sc. Benedikt Haas

Ermitteln und Vergleichen der Entscheidungsgrenzen von ML-Verfahren

Umfeld

Eines der großen Probleme für den praktischen Einsatz von Verfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens ist die Korrektheit der Entscheidungen. Das heißt, es stellt sich die Frage warum ein Verfahren eine bestimmte Entscheidung fällt, wann sich die gefällt Entscheidung, abhängig von Input, ändert und ob die Ausgabe korrekt ist. Um dies festzustellen wird üblicherweise „ausprobiert“, d.h. es wird überprüft ob das Verfahren für ausreichend viele Samples das richtige Ergebnis liefert. Anstatt des Ausprobierens ist jedoch auch eine Analyse des trainierten Verfahrens denkbar. D.h. es soll aus dem trainierten Verfahren abgeleitet werden, wo die Entscheidungsgrenzen, also in welchem Parameterbereich sich eine Entscheidung ändert, liegen.

 

Aufgabe

Möglich Themen sind:

  • Für welche Verfahren ist das Ermitteln der Entscheidungsgrenze theoretisch möglich?
  • Wie kann aus einem trainierten Verfahren die Entscheidungsgrenze abgeleitet werden?
  • Wie kann abgeleitete Entscheidungsgrenze visualisiert werden?
  • Können Entscheidungsgrenzen verglichen bzw. bewertet werden?
  • Wie können, gegeben eine Entscheidungsgrenze, strukturiert Samples erzeugt werden?

 

Voraussetzungen

  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen
  • Vorkenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens sind hilfreich
  • Deutsch und Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift