Maschinelles Lernen und Datenanalytik


Organisationseinheit:
Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)

Beschreibung:


Die Wissenschaftler am Machine Learning and Data Analytics (MaD) Lab betreiben theoretische und angewandte Forschung für tragbare Sensorsysteme und maschinelles Lernen an der Schnittstelle von Sport und Healthcare.



Forschungsprojekt(e)

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LZE KH: Lernende Methoden mit Konfidenzmaß für die Digitalisierung manueller Arbeitsprozesse auf geringer Datengrundlage
Prof. Dr. Björn Eskofier
(01.02.2019 - 31.12.2020)
Open Badges: Eine Open-Source Plattform zur Analyse von sozialen Interaktionen und Gruppendynamik
Prof. Dr. Björn Eskofier; Prof. Dr. Alex Pentland
(30.05.2018 - 30.11.2018)
VR-Amblyopie-Trainer: VR Amblyopie Trainer
Prof. Dr. Björn Eskofier
(01.04.2018 - 31.12.2019)
HOOP: mHealth tOol for parkinsOn’s disease training and rehabilitation at Patient’s home
Prof. Dr. Björn Eskofier
(01.02.2018 - 31.01.2019)
Ganganalyse bei geriatrischen Patienten mittels mobiler Sensorsysteme und Algorithmen des maschinellen Lernens
Prof. Dr. Björn Eskofier; Prof. Dr. Jochen Klucken
(15.01.2018 - 15.01.2021)



Zugewiesene Publikationen


Blank, P., Groh, B., & Eskofier, B. (2017). Ball Speed and Spin Estimation in Table Tennis Using a Racket-mounted Inertial Sensor. In Proceedings of the 2017 ACM International Symposium on Wearable Computers. Maui, Hawaii, USA.

Zuletzt aktualisiert 2018-24-10 um 15:04