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