Hallo, jeder.
Dank Sie zum beitreten uns.
Die Titel von unsere sprechen heute
ist Es ist Otterly verwirrend! Kurz-C gesetzlich, Hairy-N geröstet, Glatt-C geölt, oder Eurasier?
Nur Fragen JMP!
Diese vier Spezies geschehen in gleich Lebensraum in Asien, in Eurasien,
und der Frage ist, wie tun Sie erzählen Ihnen ein Teil?
Verwenden unsere FIT-Technik, der Fußabdruck Identifikation Technik
entwickelt durch WildTrack,
wir kann eigentlich erzählen Ihnen ein Teil.
Die Präsentation Wille sein durch vier Menschen:
Fred Kistner, WHO ist bei der Karlsruhe Technische Hochschule in Deutschland
und Auch ein Mitglied von der WildTrack Spezialist Gruppe;
Larissa Slaney, WHO ist ein Promotion Kandidat bei Heriot- Watt Universität,
FIT Geparden Forschung Projekt
und Auch Mitglied von der WildTrack Spezialist Gruppe.
Zoe Juwel und ich selbst, Ich bin Himmel Alibhai, Fakultät bei Herzog Universität
und Gründer von WildTrack und Entwickler von der Fußabdruck Identifikation Technik
und Auch Mitglieder des Wildtracks Spezialist Gruppe.
Ich bin gehen zu tun ein sehr kurze Demo, eine sehr, sehr kurze Einführung,
und dann Krank Hand über zu unsere nächste Lautsprecher.
Ein Teil von Ultra Spezies das wir Arbeit an,
WildTrack hat ein umfangreich Anzahl von hervorragend Spezies das wir Arbeit an
in verschiedenen Teilen von der Welt, reicht von der Amur Tiger in China
zu Schwarz Nashorn in Afrika zu Jaguar in Brasilien.
Alle von Ihnen nutzen in ein bilden oder ein anderes
sind Fußabdruck Identifikation Technologie.
Jetzt was tut Fußabdruck Identifikation Technologie eigentlich tun?
Ein von der Dinge Über die Footprint-Identifikationstechnologie FIT,
ist das es funktioniert als ein Zusatz in JMP.
Es ist entworfen zu klassifizieren Spezies oder Unterart
durch verwenden der Metriken von der Fußspuren,
klassifizieren Sex, klassifizieren Zeitalter Klasse, und eben klassifizieren Einzelpersonen.
Jetzt diese sind alle Elemente das sind erforderlich zu verstehen
der Population Dynamik von irgendein gefährdet Spezies,
der wesentlich Stiftung Elemente.
Die Erhaltung Anwendungen des Fußabdrucks Identifikation Technik,
der Grundlinie Daten an Zahlen und Verteilung in Formular auf:
Daten- Gefahren wissenschaftlich Erhaltung Strategien,
handeln in gefährdet Spezies,
Mensch/ Tier Konflikt Milderung,
und alle diese in ein Weg Wille sein gezeigt
zu vertreten der Weg in welcher Otter Erhaltung funktioniert.
Jetzt Krank Hand Sie über zu Larissa Slaney, WHO Wille Anfang der Prozess von Entwirrung.
Dank Sie.
Rechts. Dank Sie sehr viel, Himmel, zum Das großartig Einleitung.
Dank Sie zu JMP, zum erlauben uns zu gegenwärtig unsere Forschung Hier.
Wurden sehr zufrieden Über das.
Dank Sie damit viel zum alle von Sie zu sei hier
und Show Das Interesse in unsere Forschung.
Jetzt Vor wurden gehen zu springen, Wortspiel vorgesehen,
hinein erklären unsere Daten Analyse mit JMP,
ich möchten wie zu geben Sie Sie etwas Hintergrund zu Das Forschung.
Wir Überlegen es ist Ja wirklich wichtig zu sehen bei Das in Kontext
da es ist nicht gerade Über was JMP tun können,
aber wie Das ist angewandt in der echte Welt und wie wir Wissenschaftler kann verwenden es zu...
Es gibt uns der Gelegenheit zu machen Änderungen zum der besser, Grundsätzlich gilt.
Unsere Forschung sieht aus bei Fußabdruck Analyse als Himmel bereits gerade genannt.
Wir sind suchen bei der Fußspuren von asiatisch Otter Spezies.
Jetzt Hier Sie kann sehen vier unterschiedlich asiatisch Otter Spezies
und Sie sind alle klassifiziert als verletzlich oder kritisch- gefährdet durch der IUCN,
und der Zuhause reicht überlappt,
also das ist so- namens sympatisch Otter Spezies.
An der oben links, Sie kann sehen der glatt-c geölt Otter.
oben rechts, Sie kann sehen der asiatisch kurz oder klein- gekratzt Otter,
Unterseite links, der behaart- nase Otter,
und Bei der Unterseite rechts, Sie kann sehen der Eurasisch Otter.
Jetzt, zu sein fähig zu Monitor der verschiedene Arten,
wir brauchen zu sammeln Daten, welcher ist schwierig
mit eine solche sehr schwer fassbar Spezies.
Sie kaum je sehen Ihnen in der wild, aber Sie tun sehen ihr Fußspuren.
Suchen bei diese Fußspuren zum jede Art,
wann Sie sehen bei Ihnen Hier, Sie sehen sehr ähnlich, nicht Sie?
Jetzt, es ist ziemlich knifflig zu erzählen Ihnen ein Teil.
Deswegen, wir einstellen uns der Aufgabe zu Finde heraus ob
dort ist ein Weg zum FIT zu unterscheiden zwischen der Fußspuren
von diese vier Otter Spezies in ein wissenschaftlich und zuverlässig Weg.
Jetzt, wir tun verfügen über ein hinzugefügt Problem Hier, da der vordere Fußabdrücke
von zwei von der Spezies verfügen über ein Größe Überlappung
und der hinterer Fußabdruck von Ein weiterer Spezies
ist morphologisch sehr ähnlich,
und Auch Größe- Weise ziemlich ähnlich zu der Vorderseite Fuß von Ein weiterer Spezies.
Wir haben habe ein mehrklassig Einstufung Problem Hier.
Jetzt Hier Sie kann sehen ein Karte welcher zeigt die Verbreitungsgebiete
von der unterschiedlich Otter Spezies.
Die Blau Bereich Hier, das ist ein Eurasisch Otter.
Dann der rot Bereich ist der glatt- beschichtet Otter.
Die Gelb Nieder Hier ist der klein- gekratzt o besser,
und dann der Rosa über Hier ist der Haarnasenotter.
Aber Sie kann sehen es, obwohl es sieht aus wie ein groß Bereich,
es gibt eigentlich gerade ein wenig gepunktet Inseln dort.
Was ist Ja wirklich interessant Über Das Karte, aber
es zeigt an Sie wo ihr Zuhause Bereiche Überlappung.
Dort sind sechs Bereiche wo
bei am wenigsten zwei, wenn nicht eben drei der Arten überschneiden sich.
Zum Naturschützer, es ist Ja wirklich wichtig zu finden aus
bei dem die unterschiedlich Spezies lebend, zu was Ausmaß ,
wie groß der Bevölkerungen sind, und finden aus als viel als möglich Über
der unterschiedlich Bevölkerungen
damit das wir verfügen über ein gut Idee von wie gefährdet Sie sind.
Jetzt, warum ist Otterschutz wichtig?
Brunnen, Erste von alle, Otter sind klassifiziert als Schlussstein Spezies,
und das bedeutet das Sie verfügen über ein Wirkung an ihr Umgebung
unverhältnismäßig zu ihr Fülle.
Nur ein wenig Einzelpersonen kann verfügen über ziemlich ein groß Einschlag.
Sie abspielen ein Ja wirklich wichtig Teil
in der Lebensmittel Kette und einen Beitrag leisten zu der Umwelt Gleichgewicht.
Sie sind Auch gesehen als Regenschirm Spezies,
welcher bedeutet das Sie verleihen Schutz zu ein groß Anzahl von andere Spezies.
Grundsätzlich, wenn etwas das passiert zu der Otter,
das Wille verfügen über ein Einschlag an andere Spezies als Gut.
Sie sind Auch ein Indikator Spezies,
damit Sie eigentlich angeben der die Gesundheit von ihr Umgebung.
Sie Wille nicht lebend in verschmutzte Gewässer oder in verschmutzt Feuchtgebiete.
Otter Rückkehr zu ein Bereich ist immer ein gutes Zeichen,
da das bedeutet Wasserqualität und Feuchtgebiet die Gesundheit ist Verbesserung.
Jetzt, Bedrohungen zu Otter. Dort sind viele von unterschiedlich Bedrohungen.
Umweltverschmutzung ist der ein das haben wir schon erwähnt gerade jetzt.
Aber Ein weiterer Problem ist der Mensch Tierwelt Konflikt, Lebensraum Verlust.
Mit das Auch kommt Verlust von Beute.
EIN n zunehmend Problem, insbesondere in Asien,
ist der illegal handeln, der illegal Tierwelt handeln.
Sie sind insbesondere nach dem Fell, der Pelz handeln und Auch nach dem Haustiere.
Baby Otter sind vergriffen aus von der wild und als Haustiere verwendet,
welcher ist nicht gut zum Otter Erhaltung bei alle.
Jetzt
wie tun Sie sich nähern ein Erhaltung Projekt wie Das?
Brunnen, Erste von alle, Sie brauchen zu Überlegen
wie tun Sie will zu Monitor der Population.
Was tun Sie will zu sehen bei?
Machen Sie will zu sehen bei Spezies Verteilung?
Jawohl, schon fast immer.
Machen Sie will zu sehen bei Individuell ICH WÜRDE?
Machen Sie will zu finden aus was der Sex Verhältnis innerhalb ein Population ist?
Die nächste Ding Sie brauchen zu entscheiden ist tun Sie will zu verwenden angreifend Methoden
das möglicherweise betonen oder eben den Tieren schaden?
Oder tun Sie will zu verwenden nicht- angreifend Technologien oder Methoden
zu Monitor der Spezies welcher Wille nicht betonen und Schaden der Tiere?
Wir, bei WildTrack,
wir Fokus an nicht-invasive Wege zu Monitor Spezies.
Im Das besonders Projekt,
wir sind vollständig Fokussierung an Fußabdruck Identifikation.
Jetzt, Einmal Sie verfügen über gemacht diese Entscheidungen,
Sie brauchen zu offensichtlich Zug Menschen dir zu helfen mit der Daten Sammlung
da Sie kippen sein überall, überallhin, allerorts und du kannst nicht gehen überall, überallhin, allerorts.
Während mal von Pandemien, es ist eben mehr schwierig.
Damit Sie brauchen zu Zug dein Mannschaft beide in- Person als Gut als entfernt
damit das hat gewesen ein bisschen von ein Herausforderung.
Dann Sie brauchen zu bekommen alle der Daten Sammlung,
und der Ausbildung und der Die Datenerfassung kann vor Ort erfolgen,
welcher bedeutet in der Bereich oder Ex- situ, das heißt in Zoos
und andere Erhaltung Organisationen.
Einmal Sie bekommen der Daten in, das ist wann Sie Anfang der Daten Analyse.
Im unsere Fall, das ist wann wir Anfang verwenden JMP.
Andere typisch Themen zum irgendein Erhaltung Projekt ist Finanzierung, von Kurs, und Auch
versuchen zu bekommen Erhaltung Politik verbessert,
und Verwaltung Strategien zum Erhaltung zu verfügen über diese verbessert.
Das ist Grundsätzlich gilt unsere Ende Ziel. Wir sind sammeln alle der Daten.
Wir sind Analysieren alle der Daten damit bei der Ende von der Tag,
wir kann diese Informationen an Regierungen weitergeben
oder andere Organisationen und Sie kann eine informierte Entscheidung treffen
und machen besser Erhaltung Richtlinien.
Lassen mich gerade gehen zurück ein mehr Zeit.
An der links Hand Seite Hier, eigentlich,
Sie kann sehen ein von unsere schön Tierpfleger sammeln Fußspuren zum uns.
An der rechts Hand Seite, sieht man
ein Fußabdruck Bild das war geschickt zu uns von der wild.
Das ist ein Geheimnis Fußabdruck.
Wir wurden fragte wenn wir könnten bitte finden aus
welcher Spezies hinterließ diesen Fußabdruck hinter.
Das ist Ja wirklich was wir will,
das Forscher Anfang zu schicken uns Fußspuren
und wir kann Hilfe Ihnen rausfinden welcher Spezies Leben in ihr Bereich.
Fred Wille, hoffnungsvoll später an, Hilfe uns verraten
welcher Spezies Das Fußabdruck gehört zu.
Jetzt, wir haben fragte uns selbst drei Forschungsfragen,
und bei der Moment wir sind still Fokussierung an ein.
Dies ist ein laufend Projekt.
EIN T der Moment, wir sind Fokussierung an Spezies Einstufung.
dürfen FIT, der Fußabdruck Identifikation Technologie,
identifizieren oder unterscheiden
zwischen den vier unterschiedlich Spezies von Otter wir sind suchen bei?
Wann wir haben habe genügend Daten und genug spezifische Daten,
wo wir bestimmt wissen der Einzelpersonen,
wir Wille sehen bei Individuell Einstufung und Auch bei Sex Einstufung.
Aber das ist gehen zu sein ein bisschen weiter Nieder der Straße.
Bisher haben wir uns mit neun Zoos zusammengetan und Otter Erhaltung Organisationen.
Wir haben gewesen Ausbildung Ihnen zu sammeln Fußspuren folgende unsere FIT Protokoll.
Dies hat gewesen, aufs Neue, während COVID, ziemlich herausfordernd.
Ich habe nicht gewesen fähig zu sehen alle in Person,
damit etwas Menschen Ich habe musste aus der Ferne trainieren,
aber Sie haben alle gewesen absolut fantastisch, unsere Zoos und Tierpfleger,
und verfügen über dieser Herausforderung wirklich gewachsen
und verfügen über gestartet zu Ja wirklich schicken in ein viel von Bilder
als Sie kann sehen Hier an der links.
Es ist still Gesamt viel kleiner Probe Größe als wir will zu verfügen über.
Als ich sagte, es ist ein laufendes Projekt, aber es
ist genügend zu geben Sie uns
der Fähigkeit zu jetzt zu Teilen einige vorläufige Ergebnisse mit Ihnen
damit wir kann zeichnen etwas Schlussfolgerungen.
Wir haben inbegriffen drei Otter Spezies in Das damit weit.
Wir haben nur gerade gestartet zu Start zu h bekommen luftig- nase Otter Drucke.
Es gibt nur ein h Luftnasenotter in Gefangenschaft in der ganz breit Welt.
Seine oder ihr, Ich bin nicht Sicher, die Drucke fangen gerade an, hereinzukommen,
und wir Wille aktualisieren bei ein später Zeit
der Ergebnisse mit Das vierte Spezies in es.
Aber zum jetzt, wurden gehen zu sehen bei drei Otter Spezies.
Jawohl, damit ich Überlegen es ist Zeit zu verfügen über ein näher sehen bei wie wir tun der Daten Analyse
über zu Fred.
Dank Sie, Larissa, und Lasst uns springen gerade hinein Aktion.
Wie Himmel erwähnt vorher,
FIT hat gewesen entwickelt zum ein breit Anzahl von Spezies.
Wann es ist völlig entwickelt
oder danach Verlassen Produktion, es ist ein Zusatz hinein JMP.
Heute, Ich bin gehen zu zeigen einige Teile von der Daten Analyse
und etwas Teile der Entwicklung Vor es kommt hinein Produktion.
Was ich bin gehen zu sagen ist, in Allgemeines, ich gerade gesucht zu geben Sie Sie
ein kleine bisschen von ein Hintergrund davon, wie dies Entwicklung ist meistens fertig.
Unsere Eingang Daten ist gesammelt
mit sehr wenig ausrüstung und sehr einfach Ausrüstung.
Das ist ein von der hauptsächlich Vorteile von FIT,
das es kann sein weit verbreitet mit sehr kleine Ausrüstung.
Sie nur brauchen ein Smartphone und ein Herrscher.
Wenn Sie will zu entwickeln FIT Modelle zum sicher Spezies,
Sie Anfang mit ein Bild Datenbank das ist normalerweise gesammelt
von bekannt Einzelpersonen als Larissa erwähnt.
Wir deshalb kooperieren mit Zoos und andere Tierwelt Zentren.
Diese Bilder sind dann verarbeitet innerhalb von JMP zu Extrakt geometrisch Profile
das Extrakt ein viel von Messungen, Winkel, Entfernungen.
Dies Daten kann dann sein benutzt zu entwickeln FIT Modelle.
Die Allgemeines Ausgang ist das Sie will zu sehen bei Spezies, Sex, Einzelpersonen.
Wenn du bist fähig zu Bearbeiten für Einzelpersonen, Sie will zu zeichnen Schlussfolgerungen
Über Population Größe.
Einmal Sie entwickeln der Methode,
Sie bestimmt will zu teste das an Unbekannt Einzelpersonen.
Aufs Neue, Sie sehen bei Bilder und bekommen ein Vorhersage von der Modelle.
Vorteile von FIT basierend an biometrisch, es ist nicht-invasiv.
Es ist ein standardisiert und Kosten Wirksam Möglichkeit, schwer fassbare Wildtiere zu überwachen
das kann nicht sein überwacht durch Direkte Überwachung.
Es kann sein umgesetzt zum schon fast jede Art das Blätter ein Fußabdruck.
Es kann sein kombiniert mit anderen Nicht- angreifend Methoden
und kreuzen- bestätigt Modelle allgemein verfügen über ein hoch Richtigkeit.
Wie zu bauen diese Modelle ist etwas das ich möchten wie zu Demo.
Was Ich bin gehen zu Demo heute ist technisch auf der Suche
bei unterschiedlich Fußspuren.
Sie sehen an der oben links, Sie sehen ein Hinterfuß
von ein asiatisch kleinkrallig Otter.
An der oben rechts, Sie sehen ein links Vorderseite eines glatthaarigen Otters,
an der Unterseite links, ein links Vorderseite von ein Eurasisch Otter,
und an der rechts Hand Seite, Sie sehen ein rechter Fußabdruck
von ein Unbekannt Otter von Nepal.
Was wir sind gehen zu tun heute ist wir Prozess diese Bilder.
Dann Ich bin gehen zu Show Sie wie zu schnell entwickeln
ein Einstufung Modell innerhalb JMP.
Dann Krank sehen was der Vorhersagen
von diese schnell entwickeln Methoden sind gehen zu sein.
Es alle beginnt
mit Bild Analyse.
Das ist skriptbasiert Implementierung innerhalb FIT.
Im der Erste Schritt, Sie meistens anpassen der Größe von ein Bild
damit das der Fußabdruck ist deutlich sichtbar und der dominierend Teil von der Bereich.
Im Befehl zu sein replizierbar,
es ist wichtig das Fußspuren sind ausgerichtet folgende definiert Drehung Punkte.
Zum Otter, diese sind Drehung Punkte unter der Sekunde und der vierte Zehe.
Dann Sie einstellen ein definiert einstellen von Wahrzeichen Punkte.
Aufs Neue, zum Otter, Das ist Spezies- Spezifisch.
Aber zum Andere, Ich habe gewählt 11 Sehenswürdigkeiten.
Sie sind in der Center.
Es tut uns leid, vergessen ein Schritt.
Von Kurs, Sie brauchen zu definieren ein Skala Erste.
Hier wir habe 10 Zentimeter. Dies ist hier oben.
Sie kann addieren etwas zusätzlich Information.
Nur zu behalten es einfach, ich Wille Name th ist Streik asiatisch kurzkrallig Otter.
Dann Sie einstellen 11 Wahrzeichen Punkte.
Sie könnten, zum Beispiel, benutze einen Kosten Luft Funktion
wenn Sie will zu machen Das als präzise wie möglich, offensichtlich,
aber zum Zeit Grund, Krank gerade schnell Lauf durch Ihnen.
Nach dem Einstellung 11 Sehenswürdigkeiten, Sie ableiten zusätzlich Punkte,
die helfen Punkte das sind Auch benutzt
zu Extrakt biometrisch Information.
Einmal du hast fertig das,
du wirst gerade Anfang ein Neu Tisch und Sie gehen zum ein Stift zeichnen.
Krank gerade schnell Lauf durch drei mehr Bilder.
Aufs Neue, Sie brauchen zu Größe ändern Ihnen.
Jetzt, mit Das Bild, Sie kann sehen es ist oben Nieder.
Was ich wie Über JMP ist das
der Bild Fenster kann eigentlich tun etwas Bild Vor- wird bearbeitet.
Jetzt, es ist rechts Vorderseite. Es tut uns leid, ich brauchen zu kippen Das ein mehr Zeit.
dürfen tun etwas Bild wird bearbeitet innerhalb JMP und damit Sie nicht verfügen über zu Veränderung
in zwischen Software.
Das ist etwas das ich Ja wirklich wie das ich kann tun alle mein Arbeit
innerhalb ein Software andere als zu wechseln in zwischen mehrere Software.
Aufs Neue, ich genannt 11 Wahrzeichen Punkte.
Dies Zeit, Krank gerade gehen über Ihnen schnell und dreckig,
und hoffen das der Vorhersage Wille sein genau genügend
das ist ein Eurasischer Fischotter.
Aufs Neue, ich gehen anhängen
gerade zwei mehr mal, ein zum der glatt beschichtet Otter.
Aufs Neue, ich Wille einstellen der 11 Sehenswürdigkeiten,
und was der Sehenswürdigkeiten sind benutzt zum, Krank Show Sie in ein Sekunde.
Ableiten Punkte, Zeile anhängen.
Ein zuletzt Zeit, der Geheimnis Fußabdruck, den Larissa erwähnt hat
das war geschickt zu uns von ein Projekt in Nepal,
das ist, zu mein Wissen, tun etwas Otter Überwachung dort.
Ein von der Spezies hat nicht gesehen worden zum bei am wenigsten 30 Jahre.
1, 2, 3, 4, 5, 6 .
Was ist unterschiedlich in Hier ist das Sie verfügen über ein unterschiedlich Skala.
Dass Skala Faktor ist etwas das ich brauchen zu anpassen innerhalb Hier.
Aufs Neue, Krank schnell klicken durch der Bilder.
Dies ist normalerweise fertig ein kleine bisschen langweiliger,
aber zum Demo Sake, Ich werde es versuchen klicken durch Ihnen schnell.
Und Das ist ein Unbekannt
Spezies.
Was Sie Ende hoch mit das war der glatt beschichtet.
Was Sie Ende hoch ist
ein groß Daten Tisch .
Diese sind Punkte zum
auswerten der Qualität von der Wahrzeichen, welcher ich Tat nicht gehen hinein innerhalb Hier.
Sie bekommen x und Y Koordinaten zum jede einzelne Wahrzeichen.
Diese x und Y Koordinaten sind abgeleitet
zu Berechnung ein groß Anzahl von Messungen.
Es gibt mehr als 100 Entfernungen abgeleitet, etwas Winkel und etwas Bereiche.
Es gibt ziemlich ein viel von Information extrahiert aus von ein Einzel Fußabdruck.
Wenn Sie wiederholen Das Schritt das Ich habe nur mehrfach gezeigt,
du wirst Ende hoch mit ein Daten Tisch wie Das.
Dies ist der Daten Tisch das ich gehe zu Demo der Vorhersage Modell an.
Wenn Sie verfügen über ein sehen was wir verfügen über Hier,
wenn Sie sehen bei der Verteilungen oder Arten oder Ziel Variable,
Sie sehen das ich verfügen über 405 verarbeitet Bilder von Eurasisch Otter,
278 asiatisch kurzkrallig Otter, und 127 glatt beschichtet Otter.
Es ist nicht perfekt gleichermaßen- verteilte Gruppen,
aber bei am wenigsten jede einzelne Gruppe hat ziemlich große Stichprobengröße,
welcher Wille hoffnungsvoll Arbeit zum Modellieren.
Wann auch immer Sie will zu tun irgendeine Art von beaufsichtigt Modellieren,
es ist ein gut Idee zu Teilt deine Daten hinein Ausbildung und Prüfung Daten.
Dies kann sein sehr leicht fertig in JMP.
Sie verfügen über zu machen Validierung Säule innerhalb der vorausschauend Modellieren Plattform.
Was Ich habe fertig ist ich nach dem Zufallsprinzip meine Daten zu 80 Prozent in Trainingsdaten aufteilen
und 20 Prozent Prüfung Daten,
wo ich testen werde der Modelle das wurden gehen zu bauen an
und sehen wie Sie ausführen.
Alle rechts, damit Ich habe vorher fertig Das.
Was Krank tun jetzt ist Krank gerade Meine Trainingsdaten auswählen,
welcher sind 648 Reihen,
und ich Wille gerade verfügen über ein sehen hinein ein Daten Ansicht.
Dies ist 648 Beobachtungen.
Krank schnell sparen Das als mein Ausbildung einstellen.
Aufs Neue, wenn Sie verfügen über ein sehen bei der Vertrieb,
Sie könnten sehen das wir verfügen über,
100 glatt beschichtet Otter Drucke, 324 Eurasisch Otter Drucke, und 223 ASC.
Es ist der gleich Verteilung Prozente als mit der früher Daten einstellen.
Im der nächste Schritt,
ich Wille überspringen aus ein groß Teil wenn es kommt zu vorausschauend Modellieren,
das ist ein Variable Auswahl.
ich davon ausgehen das ich verfügen über Nein frühere Wissen, damit gerade hinzufügen alle Variablen
das sind erhältlich.
ich verfügen über Nein Idee welcher Modell ist gehen zu Arbeit Beste.
Was Ich bin gehen zu tun Hier ist Krank Verwenden Sie die Modell-Screening-Plattform
das vergleicht mehrere unterschiedlich Maschine Lernen Modelle
das sind umgesetzt in JMP und vergleiche einfach Schritt Leistung an Das
Spezifisch Aufgabe.
Aufs Neue, mein Ziel Variable ist der Spezies.
Dies ist der ein das ich möchten wie zu Vorhersagen.
Im gesamt, ich verfügen über 209 Messungen
extrahiert von mein Footprint-Daten und diese sind mein x Variablen.
Diese sind alle Faktoren das kann möglicherweise sein benutzt.
Was Sie sehen Nieder Hier ist Sie kann wählen der Methode das Sie möchte laufen
und Sie kann Grundsätzlich gilt wählen durch alle der Vorhersage Methoden.
Aber zum Argumente Sake und zum Laufzeit,
Krank nur Lauf Methoden das ich wissen das Wille Lauf durch schnell.
Sie kann aufs Neue machen es reproduzierbar durch Einstellung ein zufällig Samen.
Was ist Auch gut Über ein Modell-Screening-Plattform
ist Sie kann addieren ein intern Validierung Schritt.
Wir bereits Teilt unsere Daten hinein Ausbildung und Prüfung einstellen.
Aber in Befehl zu verfügen über ein interne Validierung an diese Modelle
das Ich bin werden sich entwickeln,
Krank addieren k-fach Kreuzvalidierung.
Krank gerade setzen ein Tick in Hier damit das dort sind mehrere Modelle
werden ausgewertet verwenden das k-fache Kreuzvalidierung Methode.
In Ordnung, wenn ich gerade klicken schnell, gehen an Lauf.
Krank verfügen über ein Zusammenfassung Ausblick.
Krank sehen das vier von mein Modelle
verfügen über gewesen ausgewertet.
Du wirst bekommen Luftquadrat,
du wirst bekommen Leistungsmetriken für diese verschiedenen Modelle,
und Sie kann gerade sagen welcher ein ist der Beste.
Sie gerade auswählen der Dominant ein.
Sie kann sehen hinein der Ausbildung oder ins Testset
welcher Wille Auch geben Sie Sie ein Fehlklassifizierung Bewertung.
Sie kann sehen das Fehlklassifizierung Bewertung zum Bootstrap-Wald war ziemlich beeindruckend.
Es ist schon fast 95 Prozent von der Daten richtig eingeordnet wurde
in der Validierung einstellen.
Zum Argumente Sake, Lasst uns sagen, das der Bootstrap-Wald,
der Entscheidungsbaum, und der Diskriminanzanalyse
wurden der drei Beste Modelle und Ich bin nicht sicher welcher ein ist der Beste.
ich kann gerade Lauf diese drei Modelle wie ausgewählt.
Sie werden Pop hoch in ihr jeweilig Plattform.
Was ich kann tun ist Krank gerade
sparen der Vorhersage Formel hinein mein Formel Depot.
Krank tun Das zum der Entscheidungsbaummodell, damit ich kann nah dran Das.
Krank tun Das
zum der Diskriminanzanalyse, die hier durchgeführt wird.
Zuletzt aber nicht am wenigsten, ich kann mach das zum der Bootstrap-Wald Modell
Hier.
Was ich verfügen über jetzt ist...
Jemand ich kann nah dran, Ich bin Verzeihung.
ich verfügen über drei Modelle in mein Formel Depot.
ich jetzt will zu auswerten wie diese Modelle ausführen an Neu Daten.
Aufs Neue, ich gehen hinein mein anfängliche Datentabelle
und ich auswählen mein Prüfung einstellen,
damit alle der Variablen das verfügen über zufällig gewählt
als ein Validierung einstellen.
Krank gerade schnell sparen Das als Prüfen Satz.
Im der nächste Schritt, ich kann technisch
offen mein Formel Depot und ich kann Lauf alle diese Modelle in der Neu Daten Tisch.
ich Wille Lauf Ihnen an der Prüfung einstellen.
ich will zu Lauf alle drei von der Modelle.
ich kann tun ein Modell Vergleich
wo ich alle laufen der drei Modelle an der Prüfung einstellen.
Das ist eigentlich was ich gesucht zu Show.
Du wirst sehen Nieder Hier, ich hoffen Sie kann sehen Das.
Versuchen zu Zoomen in ein kleine bisschen das
der Fehlklassifizierung Preise dieser Modelle wurden eigentlich ziemlich niedrig.
Test-Set ist Neu Daten das hat nicht an den Modellen gesehen
und dort war ein Fehlklassifizierung Bewertung
zum der Entscheidungsbaum Modell von 16 Prozent, während der Diskriminanzanalyse
und der Bootstrap-Wald
nur hatte ein Fehlklassifizierung Bewertung von 12 Prozent.
Sie verfügen über der höchste Luft Quadrat Wert zum der Bootstrap-Wald,
und dort sind mehrere andere Metriken das Sie will zu sehen bei.
Zum uns, der die meisten wichtig metrisch ist der Vorhersage, rechts oder falsch.
ich meistens sehen ein viel bei der Fehlklassifizierung Bewertung.
Aber offensichtlich, alle der andere Metriken
kann verwendet werden zu auswerten und generieren gut Modelle.
Zuletzt aber nicht am wenigsten,
wir will zu verfügen über ein sehen von wie diese Modelle
eigentlich ausführen an der Fußspuren das wurden gerade vorher verarbeitet.
Aufs Neue, wir gehen zurück hinein unsere... Nun, wo ist es?
in unsere Formel Depot und Gut Lauf Das
bei vier Bilder das wir vorher
verarbeitet.
Wenn wir offen Das Daten Tisch,
Sie kann verfügen über ein sehen bei der Vorhersage.
Was wir kann sehen Hier. Ich werde machen es ein kleine bisschen mehr offensichtlich.
Damit Das war
der Original Daten,
und wenn ich gerade sehen hinein der Spezies zum der Erste Modell,
alles war vorhergesagt korrekt.
Die Erste Modell war der Entscheidungsbaum das vorhergesagt ASC zum ASC,
Eurasisch Otter für Eurasisch Otter, glatt beschichtet zum glatt beschichtet,
und gleich mit der Diskriminanzanalyse und gleich mit der Bootstrap Wald.
Alle drei Modelle eigentlich vorhergesagt die richtige Sorte zu der Bilder
die wir verarbeitet haben, und alle Modelle wurden Auch konsistent
Über ihr Vorhersage wann es kommt zu der Eurasisch Otter.
Ich bin tun mein Promotion hauptsächlich an der Eurasisch Otter Spezies.
Dies war Auch etwas das ich möchten verfügen über erraten als ein Experte
an Das besonders Spezies Fußabdruck.
Damit es ist ziemlich konsistent und es funktioniert Ja wirklich Gut.
Offensichtlich, Sie kann addieren mehr Schritte und du kannst fein Melodie
dein Einstufung noch mehr bewerten wenn Sie sehen mehr hinein Merkmal Auswahl.
Aber ich Überlegen was ich gesucht zu Show Sie mit Das Demo ist wie leicht ein Frage
von was Spezies es ist kann sein antwortete verwenden JMP.
ich hoffen Das war ziemlich intuitiv.
Lassen mich zeichnen etwas Schlussfolgerungen an das, etwas Ergebnisse.
Was ich Ja wirklich wie Über JMP ist ein großartig alle- in- ein Lösung.
ich kann Extrakt biometrisch Daten von Bilder innerhalb der FIT Zusatz.
ich nicht verfügen über zu schalten Software zu tun der Daten Analyse.
Direkt, mein extrahiert biometrisch Daten kann sein analysiert.
Und nicht nur analysiert in ein beschreibend Weg,
ich kann bauen Einstufung Modelle.
Es gibt Zustand- von- der Kunst Maschine Lernen Modelle umgesetzt hinein das,
und damit es ist ein ein- und- alle Lösung.
Es gibt offensichtlich andere Wege zu mach das auch,
aber ich gerade wie der Praktikabilität.
Zum unsere besonders Forschung Frage,
damit unsere Otter Spezies Spezifisch Einstufung Modelle bei Das Bühne,
wie viel Daten wir verfügen über, Sie verfügen über durchgeführt sehr Gut.
Sie sind fähig zu beschützen der Spezies
von Einzel Unbekannt Otter Fußspuren mit hoch Einstufung Bewertung.
Zum Beispiel, Hier
neural Netz, welcher ich Tat nicht Lauf in Das Beispiel
da der Laufzeit ist ein Ein bisschen länger,
hatte ein Fehlklassifizierung Bewertung von nur 10 Prozent an der gleich Prüfung einstellen.
Es könnten eben Zunahme der Einstufung Richtigkeit von Ein weiterer zwei Prozent.
Wenn Sie tauchen in Tiefer, Sie kann eben Zunahme Das ein kleine bisschen mehr.
Ein Ding das unsere Erfahrung von Arbeiten mit Fußspuren in der Bereich
erhöht sich der Klassifikationsgenauigkeit durch ziemlich ein viel
ist eher als Arbeiten mit einzelnen Fußspuren
ist zu Arbeit mit Wanderwege.
Ein Tier, abhängig an wo Sie sind, abhängig an der Substrat,
nicht nur verlassen ein Einzel Fußabdruck.
Ohne gehen zu viel hinein Detail, ein Fußabdruck kann sein ein ziemlich Komplex Gegenstand
da es variiert ein viel mit der Substrat das ein Tier
bewegt sich durch mit der Geschwindigkeit von ein Tier mit der Tor.
Dort kann sein ziemlich ein bisschen von Lärm und Hintergrund Variation.
Wenn du Arbeit mit mehrere Fußspuren und nehmen ein Durchschnitt von ein Vorhersage
stattdessen von Einzel Fußspuren,
Sie kann die Anschrift Das Variation ziemlich ein bisschen mehr.
Dies kommt insbesondere wichtig wann Sie will zu sehen bei Individuell Identifikation.
Zuletzt aber nicht am wenigsten,
JMP ist Auch großartig zu gewinnen Einblicke an der Bedeutung von Variablen.
Es gibt mehrere Wege innerhalb JMP
das Sie kann sehen hinein welcher sind eigentlich die Variablen
das sind beitragen der die meisten zu Vorhersagen.
Sie kann entweder sehen bei Baum- basierend Methoden,
wo Sie sehen bei der Klassifikationsbäume und wo der spaltet sind fertig.
Sie kann sehen hinein Säule Beiträge aufs Neue zum Baum- basierend Methoden,
wenn Sie Arbeit mit Bootstrap-F Orest, oder XGBoost, oder etwas wie das.
Sie kann sehen welcher Säulen sind tatsächlich wählen wie viele mal.
Sie könnten sehen hinein der Vorhersage Profiler
wenn Sie verwenden der normal Modellieren Plattform innerhalb JMP.
Sie kann technisch verfügen über ein sehen wovon die Vorhersage von dein Modell,
wie es ist gehen zu Veränderung wenn du Veränderung sicher Werte.
Oder Sie kann tun etwas wie ein Diskriminanzanalyse,
wo Sie gerade Folgen
der F-Verhältnisse von wie Variablen sind ausgewählt.
Dies Wille dann, aufs Neue, geben Sie Sie ein viele Einblicke
da es Ja wirklich kommt darauf an an dein Frage.
Machen Sie will zu verfügen über ein Vorhersage von einem externen Berater
von was Spezies du bist suchen bei?
Oder tun Sie will zu geben Sie ein Leitfaden für die Arbeit im Feld
von welcher Messungen sind Wert suchen hinein
wann du bist hinein Bereich,
wann Sie will zu machen der Einordnung zum Thema,
wie gerade an Experte Wissen?
Ja, damit das ist Grundsätzlich gilt es von mein Seite.
ich möchten wie zu danken alle der beitragen Zoos und Tierwelt Parks WHO erlaubt uns
zu Arbeit mit ihr schöne Tiere und Teilen Daten mit uns.
Insbesondere, ich möchten wie zu danken Anmut Yoxon von der IOSF,
der Otter Überleben Feste WHO habe uns hinein Kontakt mit viele von Ihnen,
KHYS, unsere Karlsruher Haus Von jungen Wissenschaftler
WHO tatsächlich diese Studie finanziert,
und die meisten wichtig, Joseph Morgan von JMP,
wer ist sehr hilfreich wenn es darum geht Modellieren und FIT.
Dann er hat gewesen geben mich Rat
mehr als Einmal wann ich bekommen irgendein JSL Skripterstellung Themen.
Ja, das ist hübsch viel es von mein Seite.
Dank Sie sehr viel zum Hören damit weit, jeder.
ich gerade Ja wirklich will zu runden hoch Hier.
ich denken, dass Himmel, und Larissa, und Fred schön umrissen haben
der Herausforderungen wir stehen vor in identifizieren diese verschiedene Otterarten
um herum der Welt und der Weg in welcher JMP kann Hilfe uns
klassifizieren Ihnen und bringen etwas Klarheit zu Das Bild.
Woher sind Sie und wie viele sind dort?
Ausweis wie zu gerade schnell sprechen Über was ist nächste.
Wie sind wir Gebäude an Das?
Ein von der Dinge wurden tun ist Gebäude
künstlich Intelligenz hinein Das Bild damit das es Wille ermöglichen uns zu
Filter und Sortieren ein viel größer Volumen von Daten als es kommt in.
Als beide Fred und Larissa verfügen über genannt, wir brauchen mehr Daten.
Künstlich Intelligenz hat der Potenzial,
welcher wir haben bereits ausgesetzt in einigen früh Ausbildung
und Prüfung und Bereich Daten
als Sie kann sehen bei der Unterseite von dieser Bildschirm.
Wurden bekommen vernünftig gute Genauigkeit in unsere Initial Versuche mit KI.
Wir Überlegen das es Wille noch nie geben Sie uns ziemlich der Auflösung das JMP Wille geben Sie uns.
Was wurden Zielen zu tun ist verfügen über ein KI-Plattform
welcher Wille sein leicht zum Bürgerwissenschaftler zu füttern Daten hinein.
Brunnen verfügen über JMP als der Klassifikator der obersten Ebene an das Plattform durch integrieren es.
Aber der Schlüssel Hier Ja wirklich ist das diese kryptischen Bodenbeweise
links hinter durch Otter und alle der andere Spezies
Gibt es zum uns zu dekodieren wenn wir kann finden ein Weg zu tun es.
Es Ja wirklich ist transformativ in Erhaltung
zu sein fähig zu verfügen über ein billige und schnelle Technik
zu wissen wo diese gefährdet Spezies sind.
Wurden sehr optimistisch dass mit a Grundlinie KI Klassifikator
mit JMP als ein Finale Klassifikator, Gut sein fähig zu machen das Technik
nicht nur liefern der Daten wir brauchen, aber integrieren Menschen alle über die Welt
als Bürger Wissenschaftler zu sein Teil von das.
Wurden Ja wirklich dankbar zu der JMP-Community zum unterstützend uns
durch Das ganz Reise.
Wurden ständig Herstellung Neu Schritte.
Wir wissen das es gibt Interesse in diese Gemeinde,
und wir hoffen das Sie Wille begleiten Sie uns
wann unsere Neu Handy, Mobiltelefon App kommt aus zu eben Anfang sammeln Daten sich
und drängen Das nach vorne wohin wir wollen sein,
welcher ist ein Klassifikator
zum alle gefährdet Spezies alle über der Welt.
Hier ist zu viele und viele von Punkte an der Karte,
und danken Sie alle zum Hören.
