Im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der Robotik ist die Anwendung fortgeschrittener Techniken des maschinellen Lernens von zentraler Bedeutung. 'Support Vector Machine', Teil der Robotics Science-Reihe, untersucht die Rolle von Support Vector Machines (SVMs) bei der Revolutionierung von Robotersystemen. Dieses von Fouad Sabry verfasste Buch bietet einen umfassenden Überblick, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken, unverzichtbar für jeden, der SVMs für Robotik und Automatisierung nutzen möchte.
Support Vector Machine-Einführung in SVMs, Hervorhebung ihrer Bedeutung für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben in der Robotik.
Linearer Klassifikator-Erklärt die Grundlagen linearer Klassifikatoren, die für das Verständnis der Funktionsweise von SVMs grundlegend sind.
Perceptron-Bespricht den Perceptron-Algorithmus, einen Vorläufer von SVMs, der bei binären Klassifizierungsproblemen nützlich ist.
Projektion (lineare Algebra)-Konzentriert sich auf das geometrische Konzept der Projektion, das für das Verständnis des Funktionsprinzips von SVMs entscheidend ist.
Lineare Trennbarkeit-Erforscht das Konzept der linearen Trennbarkeit, die Grundlage für die Verwendung von SVM in linear trennbaren Datensätzen.
Kernel-Methode-Stellt den Kernel-Trick vor, der es SVMs ermöglicht, in höherdimensionalen Räumen für nichtlineare Klassifizierung zu arbeiten.
Relevanz-Vektor-Maschine-Untersucht Relevanz-Vektor-Maschinen, eine Variante von SVMs mit weniger Support-Vektoren für effiziente Berechnungen.
Online-Maschinenlernen-Betrachtet, wie Online-Lernmethoden auf SVMs für Echtzeitanpassung in der Robotik angewendet werden können.
Sequentielle Minimaloptimierung-Behandelt die Optimierungsmethode, die zum effizienten Trainieren von SVMs verwendet wird, ein Kernkonzept für Roboteranwendungen.
Leastsquares Support Vector Machine-Bespricht diese alternative SVM-Formulierung zur Behandlung von Regressionsproblemen in Robotersystemen.
String-Kernel-Erforscht den String-Kernel, der es SVMs ermöglicht, sequentielle Daten wie Robotersensoreingaben zu verarbeiten.
Scharnierverlust-Befasst sich mit Scharnierverlust, der Funktion, die in SVM verwendet wird, um eine maximale Margenklassifizierung sicherzustellen.
Ranking SVM-Befasst sich mit Ranking SVM, besonders nützlich in der Robotik für Entscheidungsfindungs- und Priorisierungsaufgaben.
Regularisierungsperspektiven für Support Vector Machines-Untersucht die Rolle der Regularisierung bei der Kontrolle von Überanpassung, die für den Aufbau zuverlässiger Robotersysteme unerlässlich ist.
Bayesianische Interpretation der Kernel-Regularisierung-Bietet eine Bayesianische Perspektive und verknüpft probabilistische Modellierung mit SVM-Kernel-Regularisierung für genauere Robotermodelle.
Polynomkernel-Bespricht den Polynomkernel, der es SVM ermöglicht, nichtlineare Entscheidungsgrenzen in Roboteraufgaben zu modellieren.
Radialbasisfunktionskernel-Behandelt den Radialbasisfunktionskernel, ein leistungsstarkes Tool für die Handhabung komplexer Datenmuster in Robotersystemen.
Kernelperceptron-Untersucht die Kernelperceptron-Methode und erweitert SVMs für fortgeschrittenere Roboteraufgaben.
Platt-Skalierung-Stellt die Platt-Skalierung vor, eine Technik, die in der Robotik verwendet wird, um SVM-Ausgaben in probabilistische Vorhersagen umzuwandeln.
Mannigfaltige Regularisierung-Konzentriert sich auf die Mannigfaltigkeits-Regularisierung und hilft dabei, SVM-Modelle auf hochdimensionale Daten zu verallgemeinern, die in der Robotik häufig vorkommen.
Schwache Überwachung-Schließt mit Techniken der schwachen Überwachung ab, die für die Verbesserung von SVM-Modellen in Situationen mit begrenzten gekennzeichneten Daten unerlässlich sind.
