und Konzepte des Maschinellen Lernens für verschiedene Robotikanwendungen. Dabei werden auch die zugrunde liegenden mathematischen und statistischen Methoden behandelt. Wichtige grundlegende Terminologie, Konzepte und Methoden werden für verschiedene Themen vorgestellt, darunter:

• Model selection, machine learning bias vs. parameter optimization
• Training, test, validation, generalization, overfitting, regularization
• Supervised vs unsupervised learning
• Regression
• Classifications
• Neural Networks
• Gaussian mixtures, Gaussian mixture regression

Und andere interessante Themen