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Komplexitätsanalyse in Statistik und Lerntheorie : Antrittsvorlesung 2011-05-04

  • 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.

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Metadaten
Author:Gilles BlanchardGND
URL:http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_multimediafile.php?mediafile_id=551
Publisher:Univ.-Bibl.
Place of publication:Potsdam
Document Type:Monograph/Edited Volume
Language:German
Year of first Publication:2011
Year of Completion:2011
Release Date:2017/03/25
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik