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