Beiträge von cavardiras

Sabine, ja, hat mich auch nicht überzeugt. Insbesondere die banale Einteilung in essbar / nicht essbar.

Solange man das noch nicht ernsthaft ausprobiert hat, macht es durchaus Sinn, es zumindest aus Spass auszuprobieren.

Rudi, was meinst du, wie oft habe ich in meinem Beruflichen Umfeld schon gehört: Das kann eine Maschine nie! Das ist viel zu kompliziert. Das können nur Menschen!

Und dann hats trotzdem funktioniert, und zwar so gut, dass die alten Hasen kurz vor ihrer Pensionierung begeistert damit umgingen.

Grüsse

Martin

Die Pilz-App 123Pilze habe ich, weshalb ich ja auch auf diese Seite gelangt bin und die Idee der Klassifizierung bekam.

Es sind ja ungefähr 18 Variabeln und rund 4000 Pilze drin enthalten. Schlussendlich ist dahinter sicher ein Entscheidungsbaum (rpart) oder sowas. Ansonsten wäre es zu aufwendig.

Es gibt aber verschiedene Methoden, etwas zu klassifizieren.

Grüsse

Martin

Danke Sabine für deine Antworten.

Wie du richtig vermutest, weiss ich über Pilze sehr wenig. Ich kenne nur rund ein Dutzend.

Aber AI kenne ich gut und wende es in der Praxis erfolgreich an.

Natürlich kann man das so programmieren, dass es eine Reihenfolge der Klassen angibt, z.B. zu 81 % Wahrscheinlichkeit Pilz X, zu 12 % Pilz Y, zu 5 % Pilz Z und der Rest andere.

Natürlich kann man auch andere Faktoren als Bilder hineingeben, sofern diese bekannt sind, wie Geruch, Sporenfarbe etc. Oder dies offen lassen, dann wird die Klassifizierung einfach ungenauer.

Wenn man sie optisch einfach auseinanderhalten könnte, wäre es ja zu einfach und langweilig.

Neuronale Netze können auch mit grosser Variabilität umgehen. Es braucht dann halt mehr Bilder zum Trainieren.

Nochmals vielen Dank und liebe Grüsse

Martin

Hab schon was gefunden, aber dies befriedigt mich noch nicht.

Mushrooms Classification – Part 1 | DataScience+ und ... part-2

Random Forest scheint mir die geeignetere Anwendung zu sein als rpart (recursive partitionning), falls die Features bekannt sind.

Noch eleganter wäre das mit den Bildern.

z.B. ein Bild von oben, eines von der Seite, eines mit Details vom Stil, eines mit Details von der Unterseite inkl. Schnitt/Saft, vielleicht noch eines von der Wurzel / vom Fuss. Reichen 4 Bilder für die Charakterisierung?

Hallo miteinander

Seit einigen Monaten wende ich beruflich "machine learning" für diverse Zwecke an, hauptsächlich zur Klassifizierung, Autorenbestimmung, Stimmenerkennung, Chemometrics etc.

Gibt es jemanden, der solche Methoden schon auf Pilzbestimmung anwandte?

Entweder könnte man das anhand der verschiedenen Merkmale machen, was relativ einfach wäre. Aber die Eingabe der Merkmale durch den user ist sicher ungenau und fehlerbehaftet sowie auch die Zuordnung der Klassifizierungsmerkmale zur Pilzbestimmung nicht immer eindeutig sein dürfte.

Jedoch könnte man durchaus auch Fotos zur Klassifizierung benützen, was ein deap learning (Neuronales Netzwerk) bedeuten würde. Dazu bräuchte man möglichst viele Digitalfotos von sicher bestimmten Pilzen um das Netzwerk richtig trainieren zu können.

Wie auch immer - ich fange schon mal an mit einigen mir bekannten Pilzen, die ich aus bestimmten Blickwinkeln fotografiere und versuche damit ein Netzwerk zu trainieren, allenfalls könnte ich auch ein bestehendes, für andere Zwecke trainiertes Netzwerk ausprobieren.

Liebe Grüsse

Martin

Bisher hab ich nicht herausfinden können, was das für ein Pilz war.

Weiss das jemand?

Er war rel klein (Durchmesser Hut ca. 3 cm, Höhe ca. 8 cm)