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Vergleichende Analyse zwischen Support Vector Machines und Convolutional Neural Networks zur Texterkennung im MNIST-Datensatz
Analyse von Algorithmen an einer Problemstellung zur Mustererkennung
- 24 Seiten
- German
- PDF
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Vergleichende Analyse zwischen Support Vector Machines und Convolutional Neural Networks zur Texterkennung im MNIST-Datensatz
Analyse von Algorithmen an einer Problemstellung zur Mustererkennung
Über dieses Buch
Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, (IU Internationale Hochschule), Veranstaltung: Künstliche Intelligenz, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Hausarbeit beschäftigt sich mit der Vorstellung des Themas Schrifterkennung und dem Vergleich von zwei Algorithmen zur Schrifterkennung in der Performance. Die hier untersuchte Forschungsfrage ist, welche zwei Algorithmen für diese Aufgabe geeignet sind und wie sie im direkten Vergleich auf einem Datensatz abschneiden. Um die Forschungsfrage zu beantworten, werden zuerst die Hintergründe und Funktionsweisen von zwei Algorithmen vorgestellt, die für diese Klassifizierungsaufgabe geeignet sind. Anschließend wurden Modelle am MNIST-Datensatz trainiert und verglichen. Hierbei werden neben der Trainingszeit insbesondere die Metriken Precision, Recall und F1-Score berücksichtigt. Zudem in der Online-Bibliothek der IU nach den Schlagworten "Minst", "Support-Vector-Maschine", "Text-Recognition", "Text-Erkennung", "Convolutional Neuronal Network" und "Mustererkennung" recherchiert.
Der Hauptteil gliedert sich in drei Teile. Im ersten Teil wird erörtert, was man Schrifterkennung versteht und welche Herausforderungen hierbei auftreten. Als konkretes Beispiel wird der MNIST-Datensatz vorgestellt, der später auch als Referenzdatensatz zum Vergleich der Algorithmen verwendet wird. Im zweiten Teil des Hauptteils werden zwei Algorithmen vorgestellt, die zur Schrifterkennung genutzt werden können: die Support Vector Machine (SVM) und ein Convolutional Neuronal Network (CNN). Konkret wird zudem für jeden Algorithmus gezeigt, wie mit der Programmiersprache Python ein Model erstellt und trainiert werden kann. Im vierten Kapitel werden schließlich die Metriken der Modelle gegenübergestellt. Die Arbeit endet mit einer Zusammen und einem Fazit.
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