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Vorlesung "Einführung in Graphische Modelle"

Inhalt

Graphische Modelle definieren Warscheinlichkeitsfunktionen auf gekoppelten Variablen. Die gerichtete oder ungerichtete Graphstruktur erlaubt somit eine sehr flexible Modellierung von Variablen (=Knoten) und Anhängigkeiten zwischen Variablen (=Kanten).

In den letzten Jahren wurden eine Reihe sehr mächtiger Inferenzalgorithmen (z.B. Viterbi Algorithmus, Junction Tree Algorithmus) entwickelt, die es uns erlauben graphische Modelle direkt für die Modellierung von natürlich auftretender Problemstellungen zu nutzen. Sie werden beispielsweise in der Handlungsplanung von Robotern und der maschinellen Sprach- und Bildverarbeitung erfolgreich eingesetzt. Desweiteren basieren viele aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens wie z.B. Hidden Markov Models (HMM), Conditional Random Fields (CRFs) oder Structured Support Vector Machines (SSVM) auf graphischen Modellen.

Die Vorlesung führt in die Grundlagen Graphischer Modelle ein und stellt sie anhand von praktischen Beispielen aus den genannten Gebieten (Robotik, Sprach- und Bildverarbeitung) vor. Thematisch beginnen wir mit einfachen Bayesschen Netzwerken, lernen dann verschiedene Inferenzmechanismen kennen und leiten schliesslich aktuelle Lernverfahren wie HMMs, CRFs und SSVMs her. Am Ende sollen die Teilnehmer in der Lage sein, beliebige Problemstellungen mit Hilfe von graphischen Modellen zu kodieren und zu lösen.

Voraussetzungen

gute Mathematikkenntnisse; Statistikkenntnisse sind nützlich, aber nicht zwingend erforderlich.

Termine