Számítógépes látórendszerek - Ellenőrző kérdések: Detektálás, Osztályozás

A VIK Wikiből
A lap korábbi változatát látod, amilyen Major Péter (vitalap | szerkesztései) 2015. április 15., 15:11-kor történt szerkesztése után volt. (kérdés import)


Mit jelent a detektálás/lényegkiemelés, illetve az osztályozás? Milyen nehézségekkel kerülünk szembe az egyes feladatok esetén?

Ismertesse a template matching algoritmust! Milyen transzformációk esetén biztosít invarianciát az algoritmus?

Mit jelent a gépi tanulás? Milyen típusai és tipikus feladatai vannak? Mi az a bináris klasszifikációs probléma és hogyan terjeszthető ki nem bináris esetre? Mit jelent a lineáris szétválaszthatóság?

Ismertesse a kNN algoritmust!

Ismertesse a Bayes hálók működését!

Ismertesse a percepton/neuron algoritmust! Hogyan terjeszthető ki nemlineáris esetre?

Ismertesse a Support Vector Machine (SVM) algoritmust! Hogyan terjeszthető ki nemlineáris esetre?

Mi a klaszterezés, mire jó? Ismertessen klaszterező algoritmusokat! Mi az erős és a gyenge hozzárendelés, és hogyan kapcsolódik az egyes algoritmusokhoz?

Mutassa be a főkomponens analízis (PCA) algoritmust!

Mi a mély tanulás és mire jó? Mutassa be a legfontosabb mély tanuló struktúrákat!

2015-ben nem kell!

Ismertesse a Bag of Words osztályozó algoritmus működési elvét! Milyen előnyei és hátrányai vannak más módszerekkel szemben?

Mutassa be a rész alapú (part based) detektorok működését! Milyen előnyöket és hátrányokat tud megemlíteni?

A lap eredeti címe: „https://vik.wiki/index.php?title=Számítógépes_látórendszerek_-_Ellenőrző_kérdések:_Detektálás,_Osztályozás&oldid=185442”