Adaption User-spezifischer Parameter #21
Reference in New Issue
Block a user
No description provided.
Delete Branch "%!s()"
Deleting a branch is permanent. Although the deleted branch may continue to exist for a short time before it actually gets removed, it CANNOT be undone in most cases. Continue?
Wenn man ein Schrittmodell trainiert (Erkennen von Schritten/Schrittlängen) wird dieses erst mal sehr allgemein sein. Da Menschen aber sehr individuell sind, werden sich hier vermutlich relativ große Schätzfehler einschleichen.
Über die Zeit könnte man die spezifischen Modellparameter evtl. anpassen.
Wenn man z.B. nach einer Navigation weiß, dass der User für 50Meter 50 Schritte gebraucht hat, kann man die Schrittlängen-Parameter entsprechend adaptieren.
Im Grunde kann man das noch etwas interessanter gestalten:
Normalerweise lernt man ja anhand von gelabelten Daten. In diesem Fall würde man die Modellparameter aber aus einer geschätzten Dichte lernen wollen.
Keine Ahnung, wie und vor allem ob das geht ;)
Mein erster Gedanke wäre die Dichte in eine geeignete Repräsentation zu überführen anhand derer man eine Parameteroptimierung durchführen kann, also eine MLE bzw. MAP.
Das könnte immer noch interessant sein!