Hallo, alle.
Dank Du für Beitritt uns.
Der Titel von unser sprechen Heute
ist es Otterly verwirrend! Kurzes C gesetzlich geregelt, Haarig-N osed, Smooth-C getrieben, oder Eurasisch?
Nur fragen JMP!
Diese vier Spezies geschehen In Dasselbe Lebensraum In Asien, In Eurasien,
Und Die Frage Ist, Wie Tun Du erzählen ihnen auseinander?
Verwenden unser FIT-Technik, Die Fußabdruck Identifikation Technik
entwickelt von WildTrack,
Wir dürfen Genau genommen erzählen ihnen auseinander.
Der Präsentation Wille Sei von vier Menschen:
Fred Kistner, WHO Ist bei Die Karlsruhe Institut für Technologie in Deutschland
Und Auch a Mitglied von Die WildTrack Spezialist Gruppe;
Larissa Slaney, WHO Ist a Doktortitel Kandidat bei Heriot- Watt Universität,
FIT Geparden Forschung Projekt
Und Auch Mitglied von Die WildTrack Spezialist Gruppe.
Zoe Juwel Und ich selbst, Ich bin Himmel Alibhai, Fakultät bei Herzog Universität
Und Gründer von WildTrack Und Entwickler von Die Fußabdruck Identifikation Technik
Und Auch Mitglieder des WildTrack 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.
Auseinander aus Ultra Spezies Das Wir arbeiten An,
WildTrack hat ein umfangreich Nummer von bedeutenden Spezies Das Wir arbeiten An
in verschiedenen Teilen von Die Welt, Bereich aus Die Amur Tiger In China
Zu Schwarz Nashorn In Afrika Zu Jaguar In Brasilien.
Alle von ihnen unter Verwendung In eins bilden oder ein anderes
Sind Fußabdruck Identifikation Technologie.
Jetzt Was tut Fußabdruck Identifikation Technologie Genau genommen Tun?
Eins von Die Dinge um die Footprint-Identifikationstechnologie FIT,
Ist Das Es Werke als ein Add-In In JMP.
Es ist entworfen Zu klassifizieren Spezies oder Unterart
von mit Die Metriken aus Die Fußabdrücke,
klassifizieren Sex, klassifizieren Alter Klasse, Und sogar klassifizieren Einzelpersonen.
Jetzt diese Sind alle Elemente Das Sind erforderlich Zu verstehen
Die Bevölkerung Dynamik von beliebig gefährdet Spezies,
Die essentiell Stiftung Elemente.
Der Erhaltung Anwendungen des Fußabdrucks Identifikation Technik,
Die Basislinie Daten An Zahlen Und Verteilung In Formular auf:
Daten- angetrieben wissenschaftlich Erhaltung Strategien,
Handel In gefährdet Spezies,
menschlich/ Tier Konflikt Milderung,
Und alle diese In a Weg Wille Sei gezeigt
Zu darstellen Die Weg In welche Otter Erhaltung funktioniert.
Jetzt Krank Hand Du über Zu Larissa Slaney, WHO Wille Start Die Verfahren von Dekonfusion.
Dank Du.
Rechts. Dank Du sehr viel, Himmel, für Das Großartig Einführung.
Dank Du Zu JMP, für erlaubend uns Zu gegenwärtig unser Forschung Hier.
War sehr erfreut um Das.
Dank Du Also viel für alle von Du Zu hier sein
Und zeigen Das Interesse In unser Forschung.
Jetzt vor war gehen Zu springen, sogar beabsichtigt,
hinein erklären unser Daten Analyse mit JMP,
I würde wie Zu geben Du manche Hintergrund Zu Das Forschung.
Wir denken Es Ist Wirklich wichtig Zu sehen bei Das In Kontext
Weil es ist nicht Nur um Was JMP tun können,
Aber Wie Das Ist angewandt In Die reale Welt Und Wie Wir Wissenschaftler dürfen verwenden Es Zu...
Es gibt uns Die Gelegenheit Zu machen Änderungen für Die besser, grundsätzlich.
Unser Forschung Aussehen bei Fußabdruck Analyse als Himmel bereits Nur sagte.
Wir Sind suchen bei Die Fußabdrücke von asiatisch Otter Spezies.
Jetzt Hier Du dürfen sehen vier anders asiatisch Otter Spezies
Und sie sind alle klassifiziert als anfällig oder kritisch- gefährdet von Die IUCN,
Und Die heim Bereiche überlappend,
also das ist so- angerufen sympatrisch Otter Spezies.
An Die Spitze links, Du dürfen sehen Die glatt-c geflossen Otter.
Spitze Rechts, Du dürfen sehen Die asiatisch kurz oder klein- gekratzt Otter,
unten links, Die behaart- Nase Otter,
Und am unten Rechts, Du dürfen sehen Die Eurasisch Otter.
Jetzt, Zu Sei fähig Zu Monitor Die verschiedene Arten,
Wir brauchen Zu sammeln Daten, welche ist schwierig
mit solch sehr schwer fassbar Spezies.
Du kaum immer sehen ihnen In Die wild, Aber Du Tun sehen ihre Fußabdrücke.
Suchen bei diese Fußabdrücke für jede Art,
Wann Du sehen bei ihnen Hier, Sie sehen sehr ähnlich, nicht Sie?
Jetzt, es ist ganz Tricks Zu erzählen ihnen auseinander.
Daher, Wir Satz uns Die Aufgabe Zu herausfinden, ob
Dort Ist a Weg für FIT Zu unterscheiden zwischen Die Fußabdrücke
von diese vier Otter Spezies In a wissenschaftlich Und zuverlässig Weg.
Jetzt, Wir Tun haben ein hinzugefügt Problem Hier, Weil Die Vorderfußabdrücke
von zwei von Die Spezies haben a Größe überlappen
Und Die Hinterfußabdruck von ein anderer Spezies
Ist morphologisch sehr ähnlich,
Und Auch Größe- weise ganz ähnlich Zu Die Front Fuß von ein anderer Spezies.
Wir haben bekommen a Mehrklassen Einstufung Problem Hier.
Jetzt Hier Du dürfen sehen a Karte welche zeigt die Verbreitungsgebiete
von Die anders Otter Spezies.
Der Blau Bereich Hier, das ist a Eurasisch Otter.
Dann Die Rot Bereich ist die glatt- beschichtet Otter.
Der Gelb runter Hier Ist Die klein- Krallen o tter,
Und Dann Die Rosa über Hier ist der Haarnasenotter.
Aber Du dürfen sehen Es, Obwohl Es Aussehen wie a groß Bereich,
es gibt Genau genommen Nur a wenige gepunktet Inseln Dort.
Was Ist Wirklich interessant um Das Karte, obwohl
Es zeigt Du Wo ihre heim Bereiche überlappen.
Dort Sind sechs Bereiche Wo
bei am wenigsten zwei, Wenn nicht sogar drei der Arten überlappen.
Für Naturschützer, es ist Wirklich wichtig Zu finden aus
wo die anders Spezies live, Zu Was Ausmaß ,
Wie groß Die Populationen Sind, Und finden aus als viel als möglich um
Die anders Populationen
Also Das Wir haben a Gut Idee von Wie gefährdet Sie Sind.
Jetzt, Warum Ist Otterschutz wichtig?
Also, Erste von alle, Otter Sind klassifiziert als Schlussstein Spezies,
Und Das bedeutet Das Sie haben ein Wirkung An ihre Umfeld
unverhältnismäßig Zu ihre Fülle.
Nur a wenige Einzelpersonen dürfen haben ganz a groß Auswirkungen.
Sie spielen a Wirklich wichtig Teil
In Die Essen Kette Und beitragen Zu Die Umwelt Gleichgewicht.
Sie sind Auch gesehen als Regenschirm Spezies,
welche bedeutet Das Sie verleihen Schutz Zu a groß Nummer von andere Spezies.
Grundsätzlich, Wenn etwas passiert Zu Die Otter,
Das Wille haben ein Auswirkungen An andere Spezies als Also.
Sie sind Auch ein Indikator Spezies,
Also Sie Genau genommen angeben Die Gesundheit von ihre Umfeld.
Sie Wille nicht live In verschmutztes Wasser oder In verschmutzt Feuchtgebiete.
Otter Rückkehr Zu ein Bereich Ist immer ein gutes Zeichen,
Weil Das bedeutet Wasserqualität Und Feuchtgebiet Gesundheit Ist Verbesserung.
Jetzt, Bedrohungen Zu Otter. Dort Sind viele von anders Bedrohungen.
Verschmutzung Ist Die eins wir haben bereits erwähnt Nur Jetzt.
Aber ein anderer Problem Ist Die menschlich Tierwelt Konflikt, Lebensraum Verlust.
Mit Das Auch kommt Verlust von Beute.
A n zunehmend Problem, insbesondere in Asien,
Ist Die illegal Handel, Die illegal Tierwelt Handel.
Sie Sind insbesondere nach dem Fell, Die Fell Handel Und Auch nach Haustiere.
Baby Otter Sind genommen aus von Die wild und als Haustiere gehalten,
welche Ist nicht Gut für Otter Erhaltung bei alle.
Jetzt
Wie Tun Du Ansatz a Erhaltung Projekt wie Das?
Also, Erste von alle, Du brauchen Zu denken
darüber, wie Tun Du wollen Zu Monitor Die Bevölkerung.
Was Tun Du wollen Zu sehen bei?
Tun Du wollen Zu sehen bei Spezies Verteilung?
Ja, fast stets.
Tun Du wollen Zu sehen bei Person AUSWEIS?
Tun Du wollen Zu finden aus Was Die Sex Verhältnis innerhalb a Bevölkerung Ist?
Der nächste Ding Du brauchen Zu entscheiden Ist Tun Du wollen Zu verwenden invasiv Methoden
Das potenziell Stress oder sogar den Tieren schaden?
Oder Tun Du wollen Zu verwenden nicht- invasiv Technologien oder Methoden
Zu Monitor Die Spezies welche Wille nicht Stress Und Schaden Die Tiere?
Wir, bei WildTrack,
Wir Fokus An nicht-invasive Wege Zu Monitor Spezies.
In Das besondere Projekt,
Wir Sind vollständig Fokussierung An Fußabdruck Identifikation.
Jetzt, einmal Du haben gemacht diese Entscheidungen,
Du brauchen Zu offensichtlich Zug Menschen um Ihnen zu helfen mit Die Daten Sammlung
Weil Du kippen Sei überall und du kannst nicht gehen überall.
Während mal von Pandemien, es ist sogar mehr schwierig.
Also Du brauchen Zu Zug dein Team beide In- Person als Also als aus der Ferne
Also Das hat gewesen a bisschen von a Herausforderung.
Dann Du brauchen Zu erhalten alle Die Daten Sammlung,
Und Die Ausbildung Und Die Die Datenerfassung kann vor Ort erfolgen,
welche bedeutet In Die Feld oder ex- situ, das heißt in Zoos
Und andere Erhaltung Organisationen.
Einmal Du erhalten Die Daten In, Das Ist Wann Du Start Die Daten Analyse.
In unser Fall, das ist Wann Wir Start mit JMP.
Andere typisch Probleme für beliebig Erhaltung Projekt Ist Finanzierung, von Kurs, Und Auch
versuchen Zu erhalten Erhaltung Richtlinien verbessert,
Und Management Strategien für Erhaltung Zu haben diese verbessert.
Das ist grundsätzlich unser Ende Ziel. Wir Sind Sammeln alle Die Daten.
Wir Sind : alle Die Daten so dass bei Die Ende von Die Tag,
Wir kann diese Informationen an Regierungen weitergeben
oder andere Organisationen Und Sie dürfen eine fundierte Entscheidung treffen
Und machen besser Erhaltung Richtlinien.
Lassen Mich Nur gehen zurück eins mehr Zeit.
An Die links Hand Seite Hier, Genau genommen,
Du dürfen sehen eins von unser schön Tierpfleger Sammeln Fußabdrücke für uns.
An Die Rechts Hand Seite, können Sie sehen
a Fußabdruck Bild Das War gesendet Zu uns aus Die wild.
Das ist a Geheimnis Fußabdruck.
Wir war gefragt Wenn Wir könnte Bitte finden aus
welche Spezies diesen Fußabdruck hinterlassen hinter.
Das ist Wirklich Was Wir wollen,
Das Forscher Start Zu schicken uns Fußabdrücke
Und Wir dürfen helfen ihnen finde es heraus welche Spezies Leben In ihre Bereich.
Fred Wille, hoffentlich später An, helfen uns offenbaren
welche Spezies Das Fußabdruck gehört Zu.
Jetzt, wir haben gefragt uns drei Forschungsfragen,
Und bei Die Moment Wir Sind Trotzdem Fokussierung An eins.
Das Ist ein laufend Projekt.
A t Die Moment, Wir Sind Fokussierung An Spezies Einstufung.
Kann FIT, Die Fußabdruck Identifikation Technologie,
identifizieren oder unterscheiden
zwischen dem vier anders Spezies von Otter Wir Sind suchen bei?
Wann wir haben bekommen genug Daten Und genügend konkrete Daten,
Wo Wir definitiv wissen Die Einzelpersonen,
Wir Wille sehen bei Person Einstufung Und Auch bei Sex Einstufung.
Aber das ist gehen Zu Sei ein bisschen weiter runter Die Straße.
Bisher haben wir mit neun Zoos zusammengearbeitet und Otter Erhaltung Organisationen.
Wir haben gewesen Ausbildung ihnen Zu sammeln Fußabdrücke folgende unsere FIT Protokoll.
Das hat gewesen, wieder, während COVID, ganz herausfordernd.
Ich habe nicht gewesen fähig Zu sehen alle In Person,
Also manche Menschen Ich habe musste aus der Ferne trainieren,
Aber Sie haben alle gewesen absolut fantastisch, unsere Zoos und Tierpfleger,
Und haben dieser Herausforderung wirklich gewachsen
Und haben gestartet Zu Wirklich schicken In a viel von Bilder
als Du dürfen sehen Hier An Die links.
Es ist Trotzdem gesamt viel kleiner Probe Größe als Wir wollen Zu haben.
Als I sagte, es sei ein laufendes Projekt, aber es
Ist genug Zu geben uns
Die Fähigkeit Zu Jetzt Zu Aktie einige vorläufige Ergebnisse mit Ihnen
Also Wir dürfen ziehen manche Schlussfolgerungen.
Wir haben inklusive drei Otter Spezies In Das Also weit.
Wir haben nur Nur gestartet Zu beginnen Zu hol dir h luftig- Nase Otter Drucke.
Es gibt nur eins h Luftnasenotter Gefangenschaft In Die ganz breit Welt.
Sein oder ihr, Ich bin nicht sicher, die ersten Drucke kommen gerade erst an,
Und Wir Wille aktualisieren bei a später Zeit
Die Ergebnisse mit Das vierte Spezies In Es.
Aber für Jetzt, war gehen Zu sehen bei drei Otter Spezies.
Ja, Also I denken es ist Zeit Zu haben a näher sehen bei Wie Wir Tun Die Daten Analyse
über Zu Fred.
Dank Du, Larissa, Und lasst uns springen gerade hinein Aktion.
Wie Himmel erwähnt vorher,
FIT hat gewesen entwickelt für a breit Nummer von Spezies.
Wann es ist voll entwickelt
oder nach Verlassen Produktion, es ist ein Add-In hinein JMP.
Heute, Ich bin gehen Zu zeigen einige Teile von Die Daten Analyse
Und manche Teile der Entwicklung vor Es kommt hinein Produktion.
Was I Bin gehen Zu sagen Ist, In allgemein, I Nur gesucht Zu geben Du
a wenig bisschen von a Hintergrund wie dieses Entwicklung Ist normalerweise Erledigt.
Unser Eingang Daten Ist gesammelt
mit sehr wenig Ausstattung Und sehr einfach Ausrüstung.
Das ist eins von Die hauptsächlich Vorteile von FIT,
Das Es dürfen Sei weit verbreitet mit sehr wenig Ausrüstung.
Du nur brauchen a Smartphone Und a Herrscher.
Wenn Du wollen Zu entwickeln FIT Modelle für bestimmt Spezies,
Du Start mit ein Bild Datenbank das ist normalerweise gesammelt
von bekannt Einzelpersonen als Larissa erwähnt.
Wir daher zusammenarbeiten mit Zoos Und andere Tierwelt Zentren.
Diese Bilder Sind Dann verarbeitet innerhalb von JMP Zu Extrakt geometrisch Profile
Das Extrakt a viel von Messungen, Winkel, Entfernungen.
Das Daten dürfen Dann Sei gebraucht Zu entwickeln FIT Modelle.
Der allgemein Ausgabe Ist Das Du wollen Zu sehen bei Spezies, Sex, Einzelpersonen.
Wenn du bist fähig Zu Bearbeiten für Einzelpersonen, Du wollen Zu ziehen Schlussfolgerungen
um Bevölkerung Größe.
Einmal Du entwickeln Die Verfahren,
Du definitiv wollen Zu teste das An unbekannt Einzelpersonen.
Wieder, Du sehen bei Bilder Und erhalten a Vorhersage von Die 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 Sei überwacht von direkt Beobachtung.
Es dürfen Sei umgesetzt für fast jede Art Das Blätter a Fußabdruck.
Es dürfen Sei kombiniert mit anderen nicht- invasiv Methoden
Und kreuzen- validiert Modelle allgemein haben a hoch Genauigkeit.
Wie Zu bauen diese Modelle ist etwas Das I würde wie Zu Demo.
Was Ich bin gehen Zu Demo Heute ist technisch auf der Suche
bei anders Fußabdrücke.
Du sehen An Die Spitze links, Du sehen a Hinterfuß
von ein asiatisch kleine Krallen Otter.
An Die Spitze Rechts, Du sehen a links Vorderseite eines Glattfellotters,
An Die unten links, a links Front von a Eurasisch Otter,
Und An Die Rechts Hand Seite, Du sehen a rechter Fußabdruck
aus ein unbekannt Otter aus Nepal.
Was Wir Sind gehen Zu Tun Heute Ist Wir Verfahren diese Bilder.
Dann Ich bin gehen Zu zeigen Du Wie Zu schnell entwickeln
a Einstufung Modell innerhalb JMP.
Dann Krank sehen Was Die Vorhersagen
von diese schnell entwickeln Methoden Sind gehen Zu Sei.
Es alle beginnt
mit Bild Analyse.
Das ist skriptbasiert Durchführung innerhalb FIT.
In Die Erste Schritt, Du normalerweise anpassen Die Größe von ein Bild
Also Das Die Fußabdruck Ist deutlich sichtbar Und Die dominierend Teil von Die Feld.
In Befehl Zu Sei replizierbar,
es ist wichtig Das Fußabdrücke Sind ausgerichtet folgende definiert Drehung Punkte.
Für Otter, diese Sind Drehung Punkte unten Die zweite Und Die vierte schließen.
Dann Du Satz a definiert Satz von Wahrzeichen Punkte.
Wieder, für Otter, Das Ist Spezies- spezifisch.
Aber für andere, Ich habe gewählt 11 Sehenswürdigkeiten.
Sie sind In Die Center.
Entschuldigung, vergessen eins Schritt.
Von Kurs, Du brauchen Zu definieren a Skala Erste.
Hier Wir bekommen 10 Zentimeter. Das Ist hier oben.
Du dürfen hinzufügen manche zusätzlich Information.
Nur Zu halten Es einfach, I Wille Name th ist Streik asiatisch kurzkrallig Otter.
Dann Du Satz 11 Wahrzeichen Punkte.
Du könnte, für Beispiel, verwenden Sie eine kosten Luft Funktion
Wenn Du wollen Zu machen Das als präzise wie möglich, natürlich,
Aber für Zeit Grund, Krank Nur schnell laufen durch ihnen.
Nach Einstellung 11 Sehenswürdigkeiten, Du ableiten zusätzlich Punkte,
die helfen Punkte Das Sind Auch gebraucht
Zu Extrakt biometrisch Information.
Einmal du hast Erledigt Das,
du wirst Nur Start a neu Tisch Und Du gehen für a Stift ziehen.
Krank Nur schnell laufen durch drei mehr Bilder.
Wieder, Du brauchen Zu Größe ändern ihnen.
Jetzt, mit Das Bild, Du dürfen sehen es ist Vorteile runter.
Was I wie um JMP Ist Das
Die Bild Fenster dürfen Genau genommen Tun manche Bild vor- Verarbeitung.
Jetzt, es ist Rechts Front. Entschuldigung, I brauchen Zu umdrehen Das eins mehr Zeit.
Kann Tun manche Bild Verarbeitung innerhalb JMP Und Also Du nicht haben Zu ändern
In zwischen Software.
Das ist etwas Das I Wirklich wie Das I dürfen Tun alle Mein arbeiten
innerhalb eins Software andere als zu wechseln In zwischen mehrere Software.
Wieder, I sagte 11 Wahrzeichen Punkte.
Das Zeit, Krank Nur gehen über ihnen schnell und schmutzig,
Und Hoffnung Das Die Vorhersage Wille Sei genau genug
das ist a Eurasischer Otter.
Wieder, I gehen anhängen
Nur zwei mehr mal, eins für Die glatt beschichtet Otter.
Wieder, I Wille Satz Die 11 Sehenswürdigkeiten,
Und Was Die Sehenswürdigkeiten Sind gebraucht für, Krank zeigen Du In a zweite.
Ableiten Punkte, Zeile anhängen.
Eins zuletzt Zeit, Die Geheimnis Fußabdruck, den Larissa erwähnte
Das War gesendet Zu uns aus a Projekt In Nepal,
Das Ist, Zu Mein Wissen, tun manche Otter Überwachung Dort.
Eins von Die Spezies hat nicht gesehen für bei am wenigsten 30 Jahre.
1, 2, 3, 4, 5, 6 .
Was ist anders In Hier ist das Du haben a anders Skala.
Das Skala Faktor Ist etwas Das I brauchen Zu anpassen innerhalb Hier.
Wieder, Krank schnell klicken durch Die Bilder.
Das Ist normalerweise Erledigt a wenig bisschen mühsamer,
Aber für Demo willen, Ich werde versuchen klicken durch ihnen schnell.
Und Das Ist ein unbekannt
Spezies.
Was Du Ende hoch mit das war Die glatt beschichtet.
Was Du Ende hoch Ist
a groß Daten Tisch .
Diese Sind Punkte für
Auswerten Die Qualität von Die Wahrzeichen, welche I tat nicht gehen hinein innerhalb Hier.
Du erhalten X Und Y Koordinaten für jede Wahrzeichen.
Diese X Und Y Koordinaten Sind abgeleitet
Zu berechnen a groß Nummer von Messungen.
Es gibt mehr als 100 Entfernungen abgeleitet, manche Winkel Und manche Bereiche.
Es gibt ganz a viel von Information extrahiert aus von a einzel Fußabdruck.
Wenn Du wiederholen Das Schritt Das Ich habe nur mehrmals gezeigt,
du wirst Ende hoch mit a Daten Tisch wie Das.
Das Ist Die Daten Tisch Das Ich gehe Zu Demo Die Vorhersage Modell An.
Wenn Du haben a sehen Was Wir haben Hier,
Wenn Du sehen bei Die Verteilungen oder Arten oder Ziel Variable,
Du sehen Das I 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 jede Gruppe hat eine ziemlich große Stichprobengröße,
welche Wille hoffentlich arbeiten für Modellieren.
Wann immer Du wollen Zu Tun jede Art von beaufsichtigt Modellieren,
es ist a Gut Idee Zu Teilt Ihre Daten hinein Ausbildung Und prüfen Daten.
Das dürfen Sei sehr leicht Erledigt In JMP.
Du haben Zu machen Validierung Spalte innerhalb Die prädiktiv Modellieren Plattform.
Was Ich habe Erledigt Ist I zufällig meine Daten in 80 Prozent Trainingsdaten aufteilen
Und 20 Prozent prüfen Daten,
wo ich testen werde Die Modelle Das war gehen Zu bauen An
Und sehen Wie Sie durchführen.
Alle Rechts, Also Ich habe vorher Erledigt Das.
Was Krank Tun Jetzt Ist Krank Nur meine Trainingsdaten auswählen,
welche Sind 648 Reihen,
Und I Wille Nur haben a sehen hinein a Daten Sicht.
Das Ist 648 Beobachtungen.
Krank schnell speichern Das als Mein Ausbildung Satz.
Wieder, Wenn Du haben a sehen bei die Verteilung,
Du könnte sehen Das Wir haben,
100 glatt beschichtet Otter Drucke, 324 Eurasisch Otter Drucke, Und 223 ASC.
Es ist Die Dasselbe Verteilung Prozentsätze als mit Die vorherige Daten Satz.
In Die nächste Schritt,
I Wille überspringen aus a groß Teil wenn es kommt Zu prädiktiv Modellieren,
Das Ist a Variable Auswahl.
I annehmen Das I haben NEIN vor Wissen, Also Nur hinzufügen in alle Variablen
Das Sind verfügbar.
I haben NEIN Idee welche Modell Ist gehen Zu arbeiten am besten.
Was Ich bin gehen Zu Tun Hier Ist Krank Nutzen Sie die Model-Screening-Plattform
Das vergleicht mehrere anders Maschine Lernen Modelle
Das Sind umgesetzt In JMP und einfach vergleichen Schritt Leistung An Das
spezifisch Aufgabe.
Wieder, Mein Ziel Variable Ist Die Spezies.
Das Ist Die eins Das I würde wie Zu vorhersagen.
In gesamt, I haben 209 Messungen
extrahiert aus Mein Footprint-Daten Und diese Sind Mein X Variablen.
Diese Sind alle Faktoren Das dürfen potenziell Sei gebraucht.
Was Du sehen runter Hier Ist Du dürfen wählen Die Verfahren Das Du würde gerne laufen
Und Du dürfen grundsätzlich wählen durch alle Die Vorhersage Methoden.
Aber für Argumente willen Und für Laufzeit,
Krank nur laufen Methoden Das I wissen Das Wille laufen durch schnell.
Du dürfen wieder machen Es reproduzierbar von Einstellung a zufällig Samen.
Was ist Auch Gut um a Modell-Screening-Plattform
Ist Du dürfen hinzufügen ein intern Validierung Schritt.
Wir bereits Teilt unser Daten hinein Ausbildung Und prüfen Satz.
Aber In Befehl Zu haben ein interne Validierung An diese Modelle
Das Ich bin wird sich entwickeln,
Krank hinzufügen k-fach Kreuzvalidierung.
Krank Nur setzen a Tick In Hier Also Das Dort Sind mehrere Modelle
werden ausgewertet mit die k-fache Kreuzvalidierung Verfahren.
Okay, Wenn I Nur klicken schnell, gehen An laufen.
Krank haben a Zusammenfassung Ausblick.
Krank sehen Das vier von Mein Modelle
haben gewesen ausgewertet.
Du wirst erhalten Luftquadrat,
du wirst erhalten Leistungskennzahlen für diese verschiedenen Modelle,
Und Du dürfen Nur sagen welche eins Ist Die am besten.
Du Nur wählen Die dominant eins.
Du dürfen sehen hinein Die Ausbildung oder in das Testset
welche Wille Auch geben Du a Fehlklassifizierung Rate.
Du dürfen sehen Das Fehlklassifizierung Rate für Bootstrap-Wald War ganz beeindruckend.
Es ist fast 95 Prozent von Die Daten wurde richtig klassifiziert
In Die Validierung Satz.
Für Argumente willen, lasst uns sagen, Das Die Bootstrap-Wald,
Die Entscheidungsbaum, Und Die Diskriminanzanalyse
war Die drei am besten Modelle Und Ich bin nicht Sicher welche eins Ist Die am besten.
I dürfen Nur laufen diese drei Modelle wie ausgewählt.
Sie werden Pop hoch In ihre jeweiligen Plattform.
Was I dürfen Tun Ist Krank Nur
speichern Die Vorhersage Formel hinein Mein Formeldepot.
Krank Tun Das für Die Entscheidungsbaummodell, Also I dürfen schließen Das.
Krank Tun Das
für Die Diskriminanzanalyse, die hier durchgeführt wird.
Zuletzt Aber nicht am wenigsten, I dürfen mach das für Die Bootstrap-Wald Modell
Hier.
Was I haben Jetzt Ist...
Jemand I dürfen schließen, Ich bin Entschuldigung.
I haben drei Modelle In Mein Formeldepot.
I Jetzt wollen Zu auswerten Wie diese Modelle durchführen An neu Daten.
Wieder, I gehen hinein Mein anfängliche Datentabelle
Und I wählen Mein prüfen Satz,
Also alle Die Variablen Das haben habe zufällig gewählt
als a Validierung Satz.
Krank Nur schnell speichern Das als Prüfen Satz.
In Die nächste Schritt, I dürfen technisch
offen Mein Formula Depot Und I dürfen laufen alle jene Modelle In Die neu Daten Tisch.
I Wille laufen ihnen An Die prüfen Satz.
I wollen Zu laufen alle drei von Die Modelle.
I dürfen Tun a Modell Vergleich
wo ich alles laufe Die drei Modelle An Die prüfen Satz.
Das ist Genau genommen Was I gesucht Zu zeigen.
Du wirst sehen runter Hier, I Hoffnung Du dürfen sehen Das.
Versuchen Zu Zoom In a wenig bisschen Das
Die Fehlklassifizierung Preise dieser Modelle war Genau genommen ganz niedrig.
Testset Ist neu Daten Das hat nicht wurde auf den Modellen gesehen
Und Dort War a Fehlklassifizierung Rate
für Die Entscheidungsbaum Modell von 16 Prozent, während Die Diskriminanzanalyse
Und Die Bootstrap-Wald
nur hatte a Fehlklassifizierung Rate von 12 Prozent.
Du haben Die höchste Luft Quadrat Wert für Die Bootstrap-Wald,
Und Dort Sind mehrere andere Metriken Das Du wollen Zu sehen bei.
Für uns, Die am meisten wichtig metrisch Ist Die Vorhersage, Rechts oder falsch.
I normalerweise sehen a viel bei Die Fehlklassifizierung Rate.
Aber offensichtlich, alle Die andere Metriken
kann verwendet werden Zu auswerten Und erzeugen Gut Modelle.
Zuletzt Aber nicht am wenigsten,
Wir wollen Zu haben a sehen von Wie diese Modelle
Genau genommen durchführen An Die Fußabdrücke Das war Nur vorher verarbeitet.
Wieder, Wir gehen zurück hinein unser... Also, wo ist es?
In unser Formula Depot Und Also laufen Das
bei vier Bilder Das Wir vorher
verarbeitet.
Wenn Wir offen Das Daten Tisch,
Du dürfen haben a sehen bei Die Vorhersage.
Was Wir dürfen sehen Hier. Ich werde Es a wenig bisschen mehr offensichtlich.
Also Das War
Die Original Daten,
Und Wenn I Nur sehen hinein Die Spezies für Die Erste Modell,
alles War vorhergesagt korrekt.
Der Erste Modell War Die Entscheidungsbaum Das vorhergesagt ASC für ASC,
Eurasisch Otter für Eurasisch Otter, glatt beschichtet für glatt beschichtet,
Und Dasselbe mit Die Diskriminanzanalyse Und Dasselbe mit Die Bootstrap Wald.
Alle drei Modelle Genau genommen vorhergesagt die richtige Art Zu Die Bilder
die wir verarbeitet haben, Und alle Modelle war Auch konsistent
um ihre Vorhersage Wann Es kommt Zu Die Eurasisch Otter.
Ich bin tun Mein Doktortitel hauptsächlich An Die Eurasisch Otter Spezies.
Das War Auch etwas Das I würde haben erraten als ein Experte
An Das besondere Spezies Fußabdruck.
Also es ist ganz konsistent Und Es Werke Wirklich Also.
Offensichtlich, Du dürfen hinzufügen mehr Schritte und Sie können Bußgeld Melodie
dein Einstufung noch mehr bewerten Wenn Du sehen mehr hinein Besonderheit Auswahl.
Aber I denken Was I gesucht Zu zeigen Du mit Das Demo Ist Wie leicht a Frage
von was Spezies Es Ist dürfen Sei beantwortet mit JMP.
I Hoffnung Das War ganz intuitiv.
Lassen Mich ziehen manche Schlussfolgerungen An Das, manche Ergebnisse.
Was I Wirklich wie um JMP Ist a Großartig alle- In- eins Lösung.
I dürfen Extrakt biometrisch Daten aus Bilder innerhalb Die FIT Add-In.
I nicht haben Zu schalten Software Zu Tun Die Daten Analyse.
Direkt, Mein extrahiert biometrisch Daten dürfen Sei analysiert.
Und nicht nur analysiert In a beschreibend Weg,
I dürfen bauen Einstufung Modelle.
Es gibt Zustand- von- Die Kunst Maschine Lernen Modelle umgesetzt hinein Das,
Und Also es ist a eins- Und- alle Lösung.
Es gibt offensichtlich andere Wege Zu mach das auch,
Aber I Nur wie Die Praktikabilität.
Für unser besondere Forschung Frage,
Also unser Otter Spezies spezifisch Einstufung Modelle bei Das Bühne,
Wie viel Daten Wir haben, Sie haben durchgeführt sehr Also.
Sie sind fähig Zu schützen Die Spezies
von einzel unbekannt Otter Fußabdrücke mit hoch Einstufung Rate.
Für Beispiel, Hier
neuronal netto, welche I tat nicht laufen In Das Beispiel
Weil Die Laufzeit Ist a etwas länger,
hatte a Fehlklassifizierung Rate von nur 10 Prozent An Die Dasselbe prüfen Satz.
Es könnte sogar Zunahme Die Einstufung Genauigkeit von ein anderer zwei Prozent.
Wenn Du tauchen In Tiefer, Du dürfen sogar Zunahme Das a wenig bisschen mehr.
Eins Ding Das unser Erfahrung aus Arbeiten mit Fußabdrücke In Die Feld
erhöht Die Klassifizierungsgenauigkeit von ganz a viel
ist eher als Arbeiten mit einzelnen Fußabdrücken
Ist Zu arbeiten mit Wanderwege.
Ein Tier, abhängig An Wo Du Sind, abhängig An Die Substrat,
nicht nur verlassen a einzel Fußabdruck.
Ohne gehen zu viel hinein Detail, a Fußabdruck dürfen Sei a ganz Komplex Gegenstand
Weil Es variiert a viel mit Die Substrat Das ein Tier
bewegt sich durch mit Die Geschwindigkeit von ein Tier mit Die Tor.
Dort dürfen Sei ganz a bisschen von Lärm Und Hintergrund Variation.
Wenn du arbeiten mit mehrere Fußabdrücke Und nehmen ein Durchschnitt von a Vorhersage
stattdessen von einzel Fußabdrücke,
Du dürfen Adresse Das Variation ganz a bisschen mehr.
Das kommt besonders wichtig Wann Du wollen Zu sehen bei Person Identifikation.
Zuletzt Aber nicht am wenigsten,
JMP Ist Auch Großartig Zu gewinnen Einblicke An Die Bedeutung von Variablen.
Es gibt mehrere Wege innerhalb JMP
Das Du dürfen sehen hinein welche Sind eigentlich die Variablen
Das Sind beitragen Die am meisten Zu Vorhersagen.
Du dürfen entweder sehen bei Baum- basierend Methoden,
Wo Du sehen bei Die Klassifikationsbäume Und Wo Die Spaltungen Sind Erledigt.
Du dürfen sehen hinein Spalte Beiträge wieder für Baum- basierend Methoden,
Wenn Du arbeiten mit Bootstrap F Orest, oder XGBoost, oder etwas wie Das.
Du dürfen sehen welche Spalten wählen tatsächlich Wie viele mal.
Du könnte sehen hinein Die Vorhersage Profiler
Wenn Du verwenden Die Normal Modellieren Plattform innerhalb JMP.
Du dürfen technisch haben a sehen von dem, was die Vorhersage von dein Modell,
Wie es ist gehen Zu ändern wenn du ändern bestimmt Werte.
Oder Du dürfen Tun etwas wie a Diskriminanzanalyse,
Wo Du Nur folgen
Die F-Verhältnisse von Wie Variablen Sind ausgewählt.
Das Wille Dann, wieder, geben Du a viele Erkenntnisse
Weil Es Wirklich kommt darauf an An dein Frage.
Tun Du wollen Zu haben a Prognose eines externen Beraters
von Was Spezies du bist suchen bei?
Oder Tun Du wollen Zu geben a Leitfaden für die Arbeit im Feld
von welche Messungen Sind Wert suchen hinein
Wann du bist hinein Feld,
Wann Du wollen Zu machen Die Einstufung zum Thema,
wie Nur An Experte Wissen?
Ja, Also das ist grundsätzlich Es aus Mein Seite.
I würde wie Zu Dank alle Die beitragen Zoos Und Tierwelt Parks WHO erlaubt uns
Zu arbeiten mit ihre schöne Tiere Und Aktie Daten mit uns.
Besonders, I würde wie Zu Dank Anmut Yoxon aus Die IOSF,
Die Otter Überleben Firma WHO bekommen uns hinein Kontakt mit viele von ihnen,
KHYS, unser Karlsruher Haus von Young Wissenschaftler
WHO diese Studie tatsächlich finanziert hat,
Und am meisten wichtig, Josef Morgan aus JMP,
der sehr hilfreich wenn es darum geht Modellieren Und FIT.
Dann Er hat gewesen Geben Mich Beratung
mehr als einmal Wann I erhalten beliebig JSL Skripting Probleme.
Ja, das ist hübsch viel Es aus Mein Seite.
Dank Du sehr viel für Hören Also weit, alle.
I Nur Wirklich wollen Zu runden hoch Hier.
I denke, dass Himmel, Und Larissa, Und Fred haben schön umrissen
Die Herausforderungen wir stehen vor In Identifizierung diese verschiedene Otterarten
um Die Welt Und Die Weg In welche JMP dürfen helfen uns
klassifizieren ihnen Und bringen etwas Klarheit Zu Das Bild.
Wo Sind Sie Und Wie viele Sind Dort?
Ausweis wie Zu Nur schnell sprechen um was ist nächste.
Wie Sind Wir Gebäude An Das?
Eins von Die Dinge war tun Ist Gebäude
künstlich Intelligenz hinein Das Bild Also Das Es Wille erlauben uns Zu
Filter Und Sortieren a viel größer Volumen von Daten als Es kommt In.
Als beide Fred Und Larissa haben sagte, Wir brauchen mehr Daten.
Künstlich Intelligenz hat Die Potenzial,
welche wir haben bereits ausgesetzt in einigen frühen Ausbildung
Und prüfen Und Feld Daten
als Du dürfen sehen bei Die unten von diesem Bildschirm.
War bekommen vernünftig gute Genauigkeit In unser anfänglich Versuche mit KI.
Wir denken Das Es Wille niemals geben uns ganz Die Auflösung Das JMP Wille geben uns.
Was war Zielen Zu Tun Ist haben ein KI-Plattform
welche Wille Sei einfach für Bürgerwissenschaftler Zu füttern Daten hinein.
Also haben JMP als Die Klassifikator der obersten Ebene An Das Plattform von Integration Es.
Aber Die Schlüssel Hier Wirklich Ist Das diese kryptischen Bodenbeweise
links hinter von Otter Und alle Die andere Spezies
ist da für uns Zu dekodieren wenn wir dürfen finden a Weg Zu Tun Es.
Es Wirklich Ist transformativ In Erhaltung
Zu Sei fähig Zu haben a günstige und schnelle Technik
Zu wissen Wo diese gefährdet Spezies Sind.
War sehr optimistisch dass die Verwendung eines Basislinie KI Klassifikator
mit JMP als a Finale Klassifikator, Also Sei fähig Zu machen Das Technik
nicht nur liefern Die Daten Wir brauchen, Aber integrieren Menschen alle auf der ganzen Welt
als Bürger Wissenschaftler Zu Sei Teil von Das.
War Wirklich dankbar Zu Die JMP-Community für unterstützend uns
durch Das ganz Reise.
War ständig Herstellung neu Fortschritte.
Wir wissen Das es gibt Interesse In diese Gemeinschaft,
Und Wir Hoffnung Das Sie Wille begleiten Sie uns
Wann unser neu Mobile App kommt aus Zu sogar Start Sammeln Daten selbst
Und drücken Das nach vorne dorthin, wo wir es haben wollen Sei,
welche Ist a Klassifikator
für alle gefährdet Spezies alle über Die Welt.
Hier ist Zu viele Und viele von Punkte An Die Karte,
Und Dank Du alle für Hören.
