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Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Praktikumsplatz im Bereich Sales IT bei Procter & Gamble Voraussetzungen sind: sehr gute Deutsch-

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1 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Praktikumsplatz im Bereich Sales IT bei Procter & Gamble Voraussetzungen sind: sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse abgeschlossenes Vordiplom Erfahrungen im Bereich Internet- oder Intranet-Anwendungen (Programmierkenntnisse nicht unbedingt erforderlich) sehr gute kommunikative Fähigkeiten Vergütung: ca p.M. Dauer: 3-4 Monate Beginn: frühestens , spätestens

2 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Künstliche Neuronale Netze

3 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Eigenschaften der KNN Lernfähigkeit Verallgemeinerungsfähigkeit Assoziationsfähigkeit Robustheit Massiv parallele Informationsverarbeitung

4 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Anwendungsgebiete der KNN Mustererkennung Spracherkennung Signalverarbeitung Maschinelles Lernen, Expertensysteme Diagnose Vorhersage Optimierung Steuerung, Regelung

5 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Bedeutung von Lernen in KNN die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen modifizieren ein neues Neuron kreieren ein Neuron zerstören

6 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Lernmethoden in KNN Supervised Learning (Überwachtes Lernen) –Das vom KNN gelieferte Output wird mit dem gewünschten Output verglichen; –das KNN wird anhand von diesem Unterschied trainiert. Reinforcement Learning (Kritiker Lernen) –Das vom KNN gelieferte Output erhält eine Bewertung; –das KNN wird anhand von dieser Bewertung trainiert. Unsupervised Learning –Dem Netz werden nur Inputs präsentiert. Während der Trainingsphase werden die Gewichte der Neuronen –so geändert, dass die Trainingsbeispiele in korrelierten Kategorien (Cluster) organisiert werden.

7 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 x1x1 x2x2 Perceptron Synapsen Output Axon Neuron

8 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 x1x1 x2x2 y 1 = f (w 1 x 1 +w 2 x 2 +b 1 ) y1y1 w1w1 w2w2 Perceptron Input Output

9 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 y1y1 y2y2 z1z1 x1x1 x2x2 w1w1 w2w2 Multi-Layered-Perceptron w 11 w 12 w 21 w 22 Output w 11 w 12 w 21 w 22

10 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 y1y1 y2y2 x1x1 x2x2 w1w1 w2w2 Diskrete Ergebnisse w 11 w 12 w 21 w 22 Output d ( x 1, x 2 ) y 1 = F (w 1 x 1 +w 2 x 2 +b 1 ) { -1, 1}

11 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Sigmoid Funktion y j = arctan ( w ij x i )

12 Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003 Lernregeln


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