Fmk2013 datenmodelle krambrich-brändle (rev)
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
FileMaker Konferenz 2013 Salzburgwww.norsult.com
Datenmodelle
Umgang mit (un)strukturierten DatenProblemstellungModellbildung
Beispiele in FileMaker
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Dr. Volker Krambrich, Dr. Martin Brändle
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Mittwoch, 23. Oktober 13
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle
Umgang mit (un)strukturierten DatenProblemstellungModellbildung
Beispiele in FileMaker
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Nachtrag:Literatur zum Thema• Algorithmen und Datenstrukturen – Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming,
Vol. 1, Fundamental Algorithms, 3rd Ed., 1997 (Addison-Wesley)– Teuvo Kohonen, The Self Organizing Map, in: Proceedings of the IEEE, Vol. 78,
No. 9 (1990)
• Datenmodellierung– Len Silverston, The Data Model Resource Book, Revised Edition, Wiley, New York
– Vol. 1 A Library of Universal Data Models for All Enterprises, 2001, ISBN 978-0-471-38023-8
– Vol. 2 A Library of Universal Data Models by Industry Types, 2001, ISBN 978-0-471-35348-5
– Vol. 3 Universal Patterns for Data Modelling, 2009, ISBN 978-0-470-17845-4 (Wiley, Indianapolis)
– David C. Hay, Data Model Patterns, 1995 (Dorset House, New York) – ders., Enterprise Model Patterns: Describing the World (UML Version); 2011
(Technics Publ., Bradley Beach, NJ)
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Über MartinKontakt:[email protected]
• Chemiker, promoviert• Informationsspezialist FH NDS Information + Dokumentation• FileMaker 12 Certified Developer• Schwerpunkte: Informationssysteme, Custom Web Publishing (PHP, XML/
XSLT, JavaScript), Visualisierung
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Über Volker
• Linguist und Informatiker, promoviert• FileMaker 12 Certified Developer• FileMaker Certified Trainer und Lehrer• Schwerpunkte: Prozessmodellierung, Custom Software, (Instant) Web
Publishing (auch HTML, XML, XSLT), Modellierung
• FileMaker Re-Cycling — betagte Lösungen aufpeppen und in moderne Programme überführen
Kontakt:[email protected]
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Über Volker: Als ...
• FileMaker Entwickler – denke ich in Datenstrukturen– entwickle ich für den Benutzer– setze ich Gedankenbilder in die Wirklichkeit um
• Linguist– denke ich in Algorithmen– sehe ich alles als Textverarbeitung– habe ich Spass an formalen (und natürlichen) Sprachen
• Berater – arbeite ich mit Daten in FileMaker und anderen Systemen– denke ich in Prozessen– arbeite ich oft mit Problemen in der realen Welt– beschäftigen mich Kundenwünsche und ich versuche sie zu erfüllen
Kontakt:[email protected]
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Ist das Wirklichkeit?
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
1. Problemstellung 2. Modellbildung3. Beispiele in FileMaker4. Diskussion 5. Zusammenfassung und Fragen6. Ausblick auf Teil (2)
Suchen und Optimierung von Suchstrategien
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenProblemstellung
Arbeitsdomäne festlegenWer arbeitet mit dem Problem Welche Mittel braucht und benutzt der BenutzerWie lässt sich ein Bereich sinnvoll ausgrenzen
Einen Ausschnitt der Welt bestimmenWarum machen wir nicht alles (Beispiel ViMu)
Relevante Elemente in der Welt ausmachenWas soll betrachtet werdenWelche Informationen kenne und brauche ichWelche Rolle spielen Zeitlauf und GeschichteWieviel und ggf. was ist bekannt, was nicht
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenProblemstellung
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenProblemstellung
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Modellierung ist die Nachformung eines realen oder gedachten Vorbildes in einer verkleinerten oder vereinfachten Form.
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Modellierung ist die Nachformung eines realen oder gedachten Vorbildes in einer verkleinerten oder vereinfachten Form.
Modellierung dient einem Zweck. Je nach Zweck werden unterschiedliche Mittel verwendet.
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Modellierung ist die Nachformung eines realen oder gedachten Vorbildes in einer verkleinerten oder vereinfachten Form.
Modellierung dient einem Zweck. Je nach Zweck werden unterschiedliche Mittel verwendet.
Zweck der Modellierung in der Datentechnik ist die Schaffung eines Speichermodells, an dem reale Zusammenhänge nachgebildet werden.
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenEntity–relationship
1. Problemstellung: Komplexitätsreduktion2. Modellbildung: Universelles Datenmodell3. Etwas Theorie zu ER Modellen 4. Beispiel in FileMaker5. Diskussion
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenEntity–relationship
Chen, Peter Pin-shan: The Entity-Relationship Model: Toward a Unified View of Data (1976), ACM Transactions
Entity–relationship modelling
„Eine Entität kann gedacht werden als ein in der Welt identifizierbares Ding.”
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenEntity–relationship
Chen, Peter Pin-shan: The Entity-Relationship Model: Toward a Unified View of Data (1976), ACM Transactions
Entity–relationship modelling
„Eine Beziehung symbolisiert Zusammenhänge von Dingen.”
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Entity–relationship modellingKünstler Vortragsstück
Übersetzung in FileMaker
singt
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Entity–relationship modelling
1972 Roberta Flack The first time ever I saw your face
2006 Hannah Montana The best of both worlds
2007 Leona Lewis The first time ever I saw your face
Künstler Vortragsstück
Übersetzung in FileMaker
singt
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Entity–relationship modelling
1972 Roberta Flack The first time ever I saw your face
2006 Hannah Montana The best of both worlds
2007 Leona Lewis The first time ever I saw your face
Künstler Vortragsstück
Übersetzung in FileMaker
Künstler Vortragsstück“singt”
singt
Jahr der Aufnahme
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenModellbildung
Entity–relationship modelling
1972 Roberta Flack The first time ever I saw your face
2006 Hannah Montana The best of both worlds
2007 Leona Lewis The first time ever I saw your face
Künstler Vortragsstück
Übersetzung in FileMaker
Künstler Vortragsstück“singt”
singt
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenFileMaker Demo
Welche Probleme können gelöst werden?Was kann gesucht werden?
Die Weltsicht “Sänger singt Song im Jahre x” wird abgebildet.Es kann nach dem Wert der Attribute gesucht werden.
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenFileMaker Demo
Welche Probleme können gelöst werden?Was kann gesucht werden?
Die Weltsicht “Sänger singt Song im Jahre x” wird abgebildet.Es kann nach dem Wert der Attribute gesucht werden.
Warum ist das nicht immer genug?Einführung in Key-Value Modellierung
Demo
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Modellierung
1. Problemstellung: Komplexitätsreduktion bei einfachen oder sehr komplexen Zusammenhängen
2. Modellbildung: Universelles Datenmodell3. Etwas Theorie zu Key-Value Modellen 4. Beispiel in FileMaker (hatten wir schon)5. Diskussion
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Datenbanken
Gehören zur Gruppe der NonSQL-DatabasesKennen (und brauchen) keine AbfragespracheBestehen nur aus Schlüsselbegriff und WertSind schnell, da meist speicherbasiert--> Heise.de Literaturtipp (Beispiel ReDis)
Benutzt für viele Web FunktionenIn Filemaker z.B. für Skriptparameter (custom function) odervirtuelle Listen
Großer Nachteil: Daten können nicht in Beziehung gesetzt werden.
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Datenbanken
Gehören zur Gruppe der NonSQL-DatabasesKennen (und brauchen) keine AbfragespracheBestehen nur aus Schlüsselbegriff und WertSind schnell, da meist speicherbasiert--> Heise.de Literaturtipp (Beispiel ReDis)
Benutzt für viele Web FunktionenIn Filemaker z.B. für Skriptparameter (custom function) odervirtuelle Listen
Großer Nachteil: Daten können nicht in Beziehung gesetzt werden.
Konversation mit ReDis; --> http://try.redis.io
Mittwoch, 23. Oktober 13
![Page 29: Fmk2013 datenmodelle krambrich-brändle (rev)](https://reader033.fdocuments.in/reader033/viewer/2022061220/5487a8d0b47959f60c8b5499/html5/thumbnails/29.jpg)
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Datenbanken
Elemente in Filemaker:global gespeicherte Felder (in Memory storage, benutzerspezifisch)Eigenschaft der Wiederholfelder (haben Index = Key)
Beispiel: Sortiertabelle
Angenommener Fall:In einer FM_Lösung wird eine Funktion gebraucht,mit der ein Benutzer die Werte in einer Liste (Portal) nach seinen Wünschen einfach sortieren kann...
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Datenbanken
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![Page 31: Fmk2013 datenmodelle krambrich-brändle (rev)](https://reader033.fdocuments.in/reader033/viewer/2022061220/5487a8d0b47959f60c8b5499/html5/thumbnails/31.jpg)
Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Datenbanken
• Elemente mit Drag-n-Drop ordnen• eine Lösung für alle Fälle• Virtuelle Liste (im Speicher) • Key (RecID) Value (PosInList; AnyText)
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenKey-Value Datenbanken
Martin, was sind die Probleme bei Key Value Modellen?
Kannst du uns RDF* vorstellen?
*RDF Resource Description Frameworkein W3C Standard
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Dr. Volker Krambrich, Dr. Martin BrändleDatenmodelle
Relationales vs. Key/Value-ModellRelational Key/Value
•Felder: Namen, Anzahl und Anordnung fest
•Werte aus Listen wählbar•Relationen via pk/sk der Tabellen•erfüllt NF
•Mastertabelle hält zusammen•“Felder” = Keys: Namen, Anzahl und
Anordnung variabel•Keys/Values auch aus Definitionslisten
wählbar•Relationen via pk/sk der Mastertabellen•erfüllt NF nicht
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Dr. Volker Krambrich, Dr. Martin BrändleDatenmodelle
Key-Value-Modell
Vorteile• Benutzer kann “Felder”
hinzufügen• Freie Anordnung möglich• Sichten auf bestimmte Key-
Kombinationen möglich• Suche über beliebige “Felder”• Existenz eines Keys suchbar• Mit Key-Wert Funktionen
verknüpfbar (OO: Klassen - Methoden)
Nachteile• Keine Normalisierung:
Erkennung von Duplikaten/Widersprüchen schwierig
• Gesonderte Behandlung von Datentypen
• Klassische FileMaker-Suche versagt (mehrere Attribute). Alternativen: QuickFind, sequentielle Suche, SQL
• Schlecht transportabel (Import/Export/CWP): Benötigt Transformationsregeln (ber. Felder, XML/XSLT, ...)
• Benötigt zusätzliche Logik
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Dr. Volker Krambrich, Dr. Martin BrändleDatenmodelle
Beziehungsgraphen
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Dr. Volker Krambrich, Dr. Martin BrändleDatenmodelle
RDF: Resource Description Framework
• Grundlage des semantischen Web• Logische Aussagen über beliebige Dinge
• Aussageform: Subjekt - Prädikat - Objekt (RDF-Tripel)• Gerichteter Elementargraph• Subjekt und Prädikat mit Ressource verbunden (URI)• Objekt mit Ressource verbunden (URI) oder literaler Wert• RDF-Modell: Menge der Tripel (Elementaraussagen) in einem Graphen
Subjekt Prädikat Objekt Subjekt-RessourceVolker ist Redner an der FMK 2013 http://xy/PersonDie FMK 2013 findet statt in Salzburg http://z/TagungenMartin ist Referent an der FMK 2013 http://xy/PersonReferent ist gleichbedeutend Redner http://x/FunktionSalzburg liegt in Österreich http://ab/Städte
Mittwoch, 23. Oktober 13
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RDF: Schema, Ablage, Abfrage
• Schema– Vokabular, Begriffsysteme definiert durch Ontologien– OWL (Web Ontology Language) als mögliche Beschreibungssprache
• Datenablage– relationale DB weniger geeignet– Triple-Stores
• Abfragesprache: SPARQL (SPARQL Protocol And RDF Query Language)
PREFIX xy: http://meinnamensraum/konferenzenSELECT ?personnameWHERE { ?x xy:isName ?personname ; ?personname xy:istReferent ?y ; ?y xy:isConference FMK2013 . }
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Linked Data
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Demo Autorenbeziehungen
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
Volker, du hast ein weiteres spannendes Modell?
Zeig uns was zu SOMs...
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
1. Beispiel in FileMaker2. Problemstellung: neuronale Strukturen als Vorlage3. Modellbildung: Übertragung in Computer4. Etwas Theorie zu SOM 5. Under the Hood: FileMaker
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
Teileauswahl in grafischer Umgebung
Zwei Maps: Das Bild als Explosions- zeichnungOverlay einer Kohonen Map
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
• Neuronale Struktur = angelehnt an Informationsstruktur im Gehirn• Idee = semantisch ähnliche Reize stimulieren örtlich naheliegende
Neuronen (Nervenzellen)
• Analogie• Rechner antwortet auf Problemstellung, für die bereits eine Lösung bekannt
ist• Lösungen werden “gelernt”• Lernen heisst hier, algorithmisch und automatisch einen neuen Reiz
verarbeiten und in der Struktur ablegen
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
• Neuronale Struktur = angelehnt an Informationsstruktur im Gehirn• Idee = semantisch ähnliche Reize stimulieren örtlich naheliegende
Neuronen (Nervenzellen)
• Analogie• Rechner antwortet auf Problemstellung, für die bereits eine Lösung bekannt
ist• Lösungen werden “gelernt”• Lernen heisst hier, algorithmisch und automatisch einen neuen Reiz
verarbeiten und in der Struktur ablegen
Demo
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
0
5,0
10,0
15,0
20,0
0 5 10 15 20
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
0
5,0
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15,0
20,0
0 5 10 15 20
Bauteil 25; 5; 10
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
0
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0 5 10 15 20
Bauteil 25; 5; 10
25
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
0
5,0
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20,0
0 5 10 15 20
Bauteil 25; 5; 10
25
Ablauf Lernen:Positioniere ein neues Zielneuron in der Karte an angegebener StelleMerke seine Beutung und seine MarkeMerke seine Beziehung zum verbundenen Reiz (Bauteilsuche, BauteilID)Zeichne eine Reizumgebung um den Zielpunkt.
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
0
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0 5 10 15 20
Bauteil 25; 5; 10
25
Ablauf Finden:Akzepiere einen Reiz (MouseClick, [4; 11])Suche nach dem nächsten NeuronBei Treffer aktiviere verbundenen Reiz
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
• Das Beispiel verwendet eine semantische Karte als Analogie• Geht zurück auf Arbeiten von Prof. Teuvo Kohonen in den 1990ern
• Annahme: semantisch ähnliche Daten lassen sich an räumlich beieinander liegenden Punkten abbilden
• Punkte werden “gelernt”, algorithmisch in vektorielle Darstellung überführt (Beispiel: Landkarten und Ortung in Mobilapplikationen)
• Intelligenz liegt im Finden der geeigneten Abbildung und in der Formulierung eines geeigneten Algorithmus
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Dr. Volker Krambrich, NORSULT & Dr. Martin BrändleDatenmodelle - Umgang mit unstrukturierten Daten
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenNeuronale Netze
• Das Beispiel verwendet eine semantische Karte als Analogie• Geht zurück auf Arbeiten von Prof. Teuvo Kohonen in den 1990ern
• Annahme: semantisch ähnliche Daten lassen sich an räumlich beieinander liegenden Punkten abbilden
• Punkte werden “gelernt”, algorithmisch in vektorielle Darstellung überführt (Beispiel: Landkarten und Ortung in Mobilapplikationen)
• Intelligenz liegt im Finden der geeigneten Abbildung und in der Formulierung eines geeigneten Algorithmus
Under the hood...
Mittwoch, 23. Oktober 13
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenUnder the Hood
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenUnder the Hood
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenUnder the Hood
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenUnder the Hood
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenUnder the Hood
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenFragen
Diskussion
Zusammenfassung
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenFragen
Diskussion
Zusammenfassung
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Volker Krambrich und Martin Brändle
Danke für das Bewerten dieses Vortrages
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenFragen
Diskussion
Zusammenfassung
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Volker Krambrich und Martin Brändle
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Just a moment, there isOne more thing…
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Datenmodelle - Umgang mit unstrukturierten DatenSuchen und Suchstrategien
Ausblick auf Teil (2)Suchen und Optimierung von Suchstrategien
Spielen Sie „5 in einer Reihe”mit Filemaker und uns
Heute, Freitag,18.10.2013 14:00 Uhr
in Saal 1 !
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