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Auflistung nach Autor:in "Budde,Matthias"

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    AIDA-Vis – Automatic Data Visualization with Human Preferences
    (INFORMATIK 2022, 2022) Laurito,Walter; Höllig,Jacqueline; Lachowitzer,Jonas; Thoma,Steffen; Budde,Matthias; Philipp,Patrick
    Data visualization is a complex task that typically requires human expertise, acquired through a large number of professional working hours. The automatic generation of reasonable visualizations would be a good solution for inexperienced laypeople. However, existing approaches fall short since they are quite static and rely only on traditional supervised learning. This results in models which recommend a single visualization solely based on the dataset features. User preferences and goals are not taken into account. We propose a more flexible solution that is iteratively updated with the individual user's preferences and outputs a ranked list of visualizations for a given dataset.
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    Interaktive Steuerung der Ausführung von KI-Algorithmen in Umweltinformationssystemen über OGC SensorThings
    (INFORMATIK 2022, 2022) Emde,Katharina; Budde,Matthias; Fischer,Thilo; Martin,Tobias; Hilbring,Desiree
    Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) werden über ein weites Spektrum an Domänen zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Sollen KI-Algorithmen dabei von Fachanwender:innen -- die üblicherweise Domänenexpert:innen, oft aber auch IT-Laien sind -- wiederkehrend ausgeführt werden, ist ein geeignetes Interaktionskonzept zur Parametrisierung und Steuerung notwendig. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, anhand welcher Kriterien eine dafür geeignete Plattform entwickelt werden muss. Eine Anforderungsanalyse sowie das sich daraus ergebende technische Umsetzungskonzept werden konkret am Beispiel des Umweltinformationssystems „Nitrat-Monitoring 4.0 (NiMo)“ vorgestellt.