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Automatisierte Datenselektion für Anomalieerkennung anhand maschinellen Lernens

Beschreibung

Wir entwickeln und testen eine neuartige Methode für eine vollständig unbeaufsichtigte Auswahl geeigneter Trainingsdaten für die Anomalieerkennung mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens.

Eckdaten

Projektleitung

Projektteam

Jannik Zgraggen

Projektstatus

abgeschlossen, 09/2021 - 08/2022

Institut/Zentrum

Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)

Drittmittelgeber

Interne Förderung