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Mustererkennung mit Markov-Modellen
Gernot A. Fink

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Mustererkennung mit Markov-Modellen

Produktbeschreibung

Der fundierte Einstieg in Spracherkennung, Schrifterkennung und Sequenzanalyse mit Markov-Modellen
Dr.-Ing. habil. Gernot A. Fink, Universität Bielefeld
Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedenster Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse
biologischer Sequenzen: mit diesem Lehrbuch gelingt Ihnen der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.
|Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedener Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse biologischer Sequenzen: Mit diesem Lehrbuch gelingt Studierenden der Informatik der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.
Grundlagen der Statistik - Vektorquantisierung - Hidden-Markov-Modelle - n-Gramm-Modelle - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten - Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen - Robuste Parameterschätzung - Effiziente Modellauswertung - Modellanpassung - Integrierte Suchverfahren - Spracherkennung - Schrifterkennung - Analyse biologischer Sequenzen
Markov-Modelle dienen zur Lösung verschiedener Mustererkennungsprobleme wie der automatischen Sprach- und Schrifterkennung oder der Analyse biologischer Sequenzen. Der theoretische Rahmen der Modellbildung und die praxisrelevanten Algorithmen werden ausführlich dargestellt. Mit diesem Lehrbuch gelingt sowohl Studierenden der Informatik als auch Entwicklern und Forschern im Bereich Mustererkennung der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.
Spracherkennung - Schrifterkennung - Analyse biologischer Sequenzen

Unsere Nr. 1 in der Steuerlehre
Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedenster Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse

biologischer Sequenzen: mit diesem Lehrbuch gelingt Ihnen der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.

Aus dem Inhalt:
Grundlagen der Statistik - Vektorquantisierung - Hidden-Markov-Modelle - n-Gramm-Modelle - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten - Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen - Robuste Parameterschätzung - Effiziente Modellauswertung - Modellanpassung - Integrierte Suchverfahren - Spracherkennung - Schrifterkennung - Analyse biologischer Sequenzen
Dr.-Ing. habil. Gernot A. Fink, Universität Bielefeld

Über den Autor



Dr.-Ing. habil. Gernot A. Fink, Universität Bielefeld


Inhaltsverzeichnis



Grundlagen der Statistik - Vektorquantisierung - Hidden-Markov-Modelle - n-Gramm-Modelle - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten - Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen - Robuste Parameterschätzung - Effiziente Modellauswertung - Modellanpassung - Integrierte Suchverfahren - Spracherkennung - Schrifterkennung - Analyse biologischer Sequenzen


Klappentext



Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedenster Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse

biologischer Sequenzen: mit diesem Lehrbuch gelingt Ihnen der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.




Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedener Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse biologischer Sequenzen: Mit diesem Lehrbuch gelingt Studierenden der Informatik der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.


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