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Auflistung nach Schlagwort "Datenvorverarbeitung"

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  • Konferenzbeitrag
    Automatisierte prädiktive Analytik in der Gepäckabfertigung
    (INFORMATIK 2024, 2024) Dohrn, Finn; Tropmann-Frick, Marina
    Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Validierung eines automatisierten Prognosemodells für Gepäckmengen am Hamburger Flughafen unter Verwendung der Low-Code AutoML-Bibliothek PyCaret. Durch die Automatisierung signifikanter Phasen des Machine-Learning-Lebenszyklus konnten präzise Vorhersagen für Gepäckstücke pro Flug innerhalb und außerhalb der Flugsaison erreicht werden. Die Ergebnisse zeigen eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit um 38,6 % gegenüber herkömmlichen Methoden, was die Effizienz in der Personaldisposition maßgeblich unterstützt. Der Einsatz von AutoML ermöglicht zudem eine zeitökonomische Modellentwicklung durch Endanwender. Der Einsatz und Ausbau des autoDS-Moduls kann den bereits hohen Automatisierungsgrad weiter erhöhen. Zukünftige Arbeiten sollten den Einsatz von assistenzgesteuerter Datenvorverarbeitung mit großen Sprachmodellen und Hyperparameteroptimierung für AutoML-Parameter untersuchen, um die Anwendbarkeit und Genauigkeit weiter zu verbessern.
  • Textdokument
    Herausforderungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Mediendateien
    (INFORMATIK 2021, 2021) Garbers, Nicole; Brodthage, Michael
    Der Einsatz Neuronaler Netze bietet deutlich bessere Erkennungsraten bei kinderpornografischem Bild- und Videomaterial als beispielsweise Hautanteilfilter und stellt daher im Rahmen der Strafverfolgung ein wichtiges Werkzeug zur Vorselektierung von Massendaten dar. Trotz aller Erfolge gibt es beim Einsatz in deer Praxis Herausforderungen, die noch detaillierter betrachtet werden müssen. Diese Veröffentlichung beschäftigt sich mit verschiedenen Aspekten in der Datenzusammenstellung des Trainingsmaterials und der Datenvorverarbeitung und zeigt anhand von Beispielen deren jeweiligen Einfluss auf die spätere Klassifizierungsleistung des Neuronalen Netzes unter den besonderen Herausforderungen bei der Verfolgung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Straftaten.
  • Textdokument
    Methode für Vorhersagen über die Fortführung von Handbewegungen
    (SKILL 2022, 2022) Rall, Philipp; Bender, Nicolas
    Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Methode zur Echtzeit-Vorhersage von Trajektorien seitlicher Greifbewegungen zur Kollisionsvermeidung in der kollaborativen Robotik. Ein Neuronales Netz sagt hierfür anhand des Verlaufs der Anfangsbewegung in einem Regressionsansatz die Endposition und Dauer des gesamten Greifvorgangs voraus. Durch das Minimum Jerk Model für gekrümmte Punkt-zu-Punkt-Bewegungen lässt sich daraufhin der weitere Verlauf der Trajektorie präzise berechnen. Die Arbeit legt besonderen Fokus auf die Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Datenvorverarbeitung, die aufgenommene Rohdaten von natürlichen Greifbewegungen in mehreren modularen Verarbeitungsphasen zur qualitativ hochwertigen und vereinheitlichten Trainingsdaten transformiert sowie fehlerbehaftete Messdaten aussortiert.