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Original title:
Domain Knowledge Exploitation for Machine Learning Applications in the Context of Automated Driving and Manufacturing
Translated title:
Ausnutzung von Domänenwissen für Maschinelles Lernen im Kontext des Automatisierten Fahrens und der Fertigung
Author:
Pollach, Matthias Arnold
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 6 - Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Knoll)
Advisor:
Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.)
Referee:
Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.); Tran, Binh Q. (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
Machine Learning ; Knowledge Models
TUM classification:
DAT 260; DAT 815
Abstract:
Machine learning's broad use has been limited since the 1950s due to computational and data constraints. This work exploits expert knowledge to address these issues, introducing two sensor fusion methods and a multi-stage perception framework that combines traditional machine learning and deep learning. It utilizes knowledge graphs for simpler classifiers, creating explainable models that can be selectively retrained, thus optimizing resources. A technique for tailoring neural networks for indus...     »
Translated abstract:
Die breite Anwendung von maschinellem Lernen ist seit den 1950ern durch Daten- und Rechenbeschränkungen begrenzt. Diese Arbeit nutzt Expertenwissen zur Problemlösung, kombiniert traditionelles maschinelles Lernen und tiefes Lernen, und führt zwei Sensorfusionsmethoden sowie ein mehrstufiges Wahrnehmungsrahmenwerk ein. Wissensgraphen ermöglichen weniger komplexe, erklärbare Modelle, die selektiv neu trainiert werden können. Eine Technik zur Anpassung neuronaler Netzwerke an industrielle Anwendung...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1717187
Date of submission:
07.09.2023
Oral examination:
03.06.2024
File size:
41184866 bytes
Pages:
197
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240603-1717187-1-8
Last change:
06.08.2024
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