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Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17, 10.01.2017, 07

Diese Audio- bzw. Video-Datei ist urheberrechtlich geschützt. Der Zugriff ist nur über Rechner des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) erlaubt.

Autor

J. Marius Zöllner

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

07 |
0:00:00 Starten
0:00:32 Übersicht
0:01:05 Motivation
0:03:17 Diskreter Markov Prozess
0:05:10 Beispiel: Wetter
0:08:54 Markov-Bedingung
0:10:44 Hidden Markov Modelle (HMM)
0:12:01 Beispiel: Münze werfen
0:17:22 Beispiel: Ziehen aus Urnen
0:19:34 Definition: Hidden Markov Model (HMM)
0:22:03 Die 3 grundlegenden Probleme
0:24:03 Bedeutung dieser Probleme
0:28:07 P1
0:44:05 P2
0:55:48 P3
1:08:59 Arten von Hidden Markov Modellen
1:10:27 Einordnung
1:11:30 Anwendungen
1:12:35 Beispiel für Klassifikationen von Griffen und Gesten (nicht mit HMM)
1:13:40 Dynamische Gesten
1:20:28 Ampelerkennung
1:24:04 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:26:10

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17

Publiziert am

19.01.2017

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 92579 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 898079 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5170 s
Dateiname DIVA-2017-35_hd.mp4
Dateigröße 4.096 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799407 kbps
Video Codec h264

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