09: Maschinelles Lernen 1 – Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18, 09.01.2018
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Editor
Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 0:00:00 Starten
- 0:02:27 Motivation
- 0:06:07 Diskreter Markov Prozess
- 0:11:03 Markov-Bedingung
- 0:12:59 Hidden Markov Modelle (HMM)
- 0:25:49 Die 3 grundlegenden Probleme
- 0:26:04 P1: Naiver Ansatz
- 0:35:12 Rückwärts-Algorithmus
- 0:39:58 P2: Optimalitätskriterium
- 0:47:27 P3: Lern- oder Optimierungsproblem
- 0:56:53 Arten von Hidden Markov Modellen
- 0:59:53 Anwendungen
- 1:01:14 Dynamische Gesten
- 1:08:09 Ampelerkennung
Duration (hh:mm:ss)
01:15:43
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18
Published on
11.01.2018
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 128000 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 933884 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 4543 s |
| Filename | DIVA-2018-17_hd.mp4 |
| File Size | 530.387.257 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 799788 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18
Episodes 1-13
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