Wie kann ein technisches System genauso selbstverständlich wie der Mensch den Inhalt gesprochener Sprache erkennen und verstehen? Ausgehend von der biologischen Spracherzeugung zeigt Wendemuth einen Ansatz, der aus einem Sprachsignal mit hoher Sicherheit die gesprochenen Äußerungen ermittelt. Dabei werden vor allem Methoden aus der stochastischen Signalverarbeitung und der Automatentheorie (Markov-Systeme) verwendet und im Buch detailliert erklärt. Viele anschauliche Abbildungen erleichtern das Verständnis.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Im Mittelpunkt dieses steht eine Einführung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit können Probleme bewältigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptsächlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.In diesem Büchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.Das Problem der Inferenz wird mit dem berühmten Viterbi-Algorithmus gelöst, und das Problem der Parameterschätzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).
Aktualisiert: 2023-03-14
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Im Mittelpunkt dieses steht eine Einführung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit können Probleme bewältigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptsächlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.In diesem Büchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.Das Problem der Inferenz wird mit dem berühmten Viterbi-Algorithmus gelöst, und das Problem der Parameterschätzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).
Aktualisiert: 2023-04-04
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This dissertation deals with three different research questions: (1) "Can marketers improve the effectiveness of online display advertising by serving ads that match a consumer’s latent interest in the firm’s offering?”, (2) "Can marketers improve the effectiveness of online display ads by serving ads that match the device a consumer is using?” and (3) "Do user generated content and social shopping tools facilitate purchase decisions and affect customer revenue positively?” Each research question is examined empirically in its own chapter. This thesis provides new insights for online display advertising and how it influences the consumer.
Aktualisiert: 2022-10-04
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In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Kundenloyalität stellt unter ökonomischen Gesichtspunkten insbesondere in gesättigten Märkten, wie dem Retail Banking, eine immer bedeutendere Größe für Unternehmen dar. Teils wird sogar vom „größten Vermögen“ gesprochen, das ein Unternehmen besitzen kann. Diese Untersuchung geht daher der Frage nach, wie sich der Anbieterwechsel in der Praxis bestmöglich prognostizieren lässt. Anbieterwechsel – auch Churn genannt – kündigt sich im Nutzungsverhalten von Kunden vielfach bereits frühzeitig an. Darüber hinaus lassen sich Kundenbeziehungen aus marketingtheoretischen Überlegungen in eine zeitliche Abfolge spezifischer psychischer Zustände und Aktivitäten einteilen. Genau an diesem Punkt setzen Hidden-Markov-Modelle an, denn sie bilden die zeitliche Abfolge von nicht direkt beobachtbaren Zustandswechseln nach. Lesti zeigt auf, wie die Verbindung der vergleichsweise komplizierten Hidden-Markov-Modelle mit der Prognose des Anbieterwechsels gelingt. Hierbei gilt es, eine Vielzahl von Nebenbedingungen zu beachten und vom konkreten Anwendungsfall abhängige Entscheidungen zu treffen. Er entwickelt hierfür ein allgemeines Vorgehensmodell und liefert für die praktische Umsetzung die notwendigen Hinweise. In einer umfangreichen empirischen Analyse anhand realer Nutzungsdaten von 230.000 Bankkunden hat er das Vorgehensmodell erfolgreich einem Praxistest unterzogen. Er stellt dabei die Hidden-Markov-Modelle in einen direkten Vergleich mit Künstlichen Neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen. Die Übertragbarkeit auf andere Branchen ist aufgrund des allgemein beschriebenen Vorgehensmodells vollständig möglich. Etlichen Branchen stehen unter dem Schlagwort „Big Data“ seit den letzten Jahren immer größere Datenbestände über das Nutzungsverhalten Ihrer Kunden zur Verfügung. Damit werden innovative Methoden für die bestmögliche Auswertung dieses „Datenschatzes“ zunehmend bedeutungsvoller. Der Leser gewinnt aufgrund des vergleichsweise großen Umfangs der Abhandlung tiefe Einsichten sowohl in die Materie des Churn-Managements wie auch in das Themenfeld der Hidden-Markov-Modelle.
Aktualisiert: 2021-12-03
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Wie kann ein technisches System genauso selbstverständlich wie der Mensch den Inhalt gesprochener Sprache erkennen und verstehen? Ausgehend von der biologischen Spracherzeugung zeigt Wendemuth einen Ansatz, der aus einem Sprachsignal mit hoher Sicherheit die gesprochenen Äußerungen ermittelt. Dabei werden vor allem Methoden aus der stochastischen Signalverarbeitung und der Automatentheorie (Markov-Systeme) verwendet und im Buch detailliert erklärt. Viele anschauliche Abbildungen erleichtern das Verständnis.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Gegenstand der Arbeit ist die empirische Untersuchung der Erwartungstheorie der Zinsstruktur für den deutschen Rentenmarkt. Unter den üblichen Annahmen der rationalen Erwartungsbildung und der Konstanz der Zeitprämien lassen sich kaum empirische Hinweise für die Gültigkeit der Erwartungstheorie finden. Eine statistische Ablehnung des Modells kann zum einen in der Nichtberücksichtigung einer variablen Zeitprämie und zum anderen durch eine nichtadäquate Modellierung der Erwartungen begründet sein. In dieser Arbeit werden daher beide Annahmen modifiziert und mit Hilfe von Markov-Switching-Modellen Regimeunsicherheiten und variable Zeitprämien simultan berücksichtigt. Dabei zeigt sich, daß die Evidenz zu Gunsten der Gültigkeit der Erwartungstheorie in diesem Ansatz deutlich besser ausgeprägt ist und die geschätzten Regime sehr gut mit dem deutschen Konjunkturzyklus korrespondieren.
Aktualisiert: 2019-12-19
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