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On the Automatic Classification of App Reviews 

Software Engineering 2017 Maalej, Walid; ́, Zijad Kurtanovic; Nabil, Haader; Stanik, Christoph
Aktuelle Studien [Ma16b] zeigen, dass Nutzerkommentare in App Stores nützliche Informationen für App- Entwickler und Software-Firmen beinhalten. Bewertungen bestehen zwar häufig aus unbrauchbaren Informationen, wie Lob oder beleidigende Kritik. Sie beinhalten jedoch auch nützliche Informationen über Fehlerbeschreibungen ...

Vergleich und Kombination von Techniken des Predictive Business Process Monitoring 

Software Engineering 2017 Metzger, Andreas; Leitner, Philipp; Ivanovic, Dragan; Schmieders, Eric; Franklin, Rod; Carro, Manuel; Dustdar, Schahram; Pohl, Klaus
Wir stellen einen experimentellen Vergleich von Prognosetechniken für das Predictive Business Process Monitoring vor. Ausgehen von unseren Experimentergebnissen schlagen wir eine geeignete Kombination von Prognosetechniken vor.

Anomaly Detection in Log Data using Graph Databases and Machine Learning to Defend Advanced Persistent Threats 

INFORMATIK 2017 Schindler, Timo
Advanced Persistent Threats (APTs) are a main impendence in cyber security of computer networks. In 2015, a successful breach remains undetected 146 days on average, reported by [Fi16].With our work we demonstrate a feasible and fast way to analyse real world log data to detect breaches or breach attempts. By adapting ...

Industrial Analytics: Methodiken und Datensysteme für das Industrial Internet (IIoT) 

Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) Mönch, Eddie
An einem breiten Spektrum von Kundenbeispielen vom Schi sdiesel über Ka eemaschinen bis hin zum Industrieroboter wird aufgezeigt, dass im Bereich Analytics von Industrial Internet of Things (IIoT) Anwendungen der Data Scientist ohne den Domainexperten nicht zu befriedigenden Ergebnissen kommen kann. Die Kundenbeispiele ...

LiDAR- und Lichtschattensensor-basierte Sensordaten-fusion zur feldbasierten Phänotypisierung von Getreide 

39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich? Cherednyk, Juliia; Jenz, Mario; Möller, Kim; Nieberg, Dominik; Ruckelshausen, Arno
In diesem Dokument werden komplementäre Sensorfusionsansätze zur feldbasierten Hochdurchsatz-Phänotypisierung von Triticale auf Grundlage bildgebender LiDAR- und Lichtschattensensor-Daten vorgestellt. Die Sensordaten wurden mit der Multisensor-Plattform „BreedVision“ gewonnen. Zur Bestimmung des parzellenbezogenen ...

Traceability in the Wild: Automatically Augmenting Incomplete Trace Links 

Software Engineering and Software Management 2019 Rath, Michael; Rendall, Jacob; Guo, Jin L.C.; Cleland-Huang, Jane; Mäder, Patrick
This paper was published at the 40th International Conference on Software Engineering (ICSE) in May 2018. The authors propose a novel approach to establish trace links among software development artifacts. In particular, it allows to automatically link commits made in a projects’ version control systems (such as git) to ...

Machine Learning Applied to the Clerical Task Management Problem in Master Data Management Systems 

BTW 2019 Oberhofer, Martin; Bremer, Lars; Chkalova, Mariya
Clerical tasks are created if a duplicate detection algorithm detects some similarity of records but not enough to allow an auto-merge operation. Data stewards review clerical tasks and make a final non-match or match decision. In this paper we evaluate different machine learning algorithms regarding their accuracy to ...

Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebook 

Informatik für alle Schlichtig, Michael; Opel, Simone; Schulte, Carsten; Biehler, Rolf; Frischemeier, Daniel; Podworny, Susanne; Wassong, Thomas
Data Science und Big Data durchdringt in ihren diversen Facetten unser tägliches Leben– kaum ein Tag, an dem nicht verschiedene Meldungen über technische Innovationen, Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) und ihre ethischen sowie gesellschaftlichen Implikationen in den ...

Is Data Oxygen? 

INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft Peters, Marc

Visualization and Machine Learning for Data Center Management 

INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge) Chircu, Alina; Sultanow, Eldar; Baum, David; Koch, Christian; Seßler, Matthias
In this paper, we present a novel tool for data center management that incorporates data visualization and machine learning capabilities. We developed the tool in the context of an action design research project conducted at a large government agency in Germany, which hosts three highly available data centers containing ...
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Ruckelshausen, Arno (2)Seßler, Matthias (2)Sultanow, Eldar (2)Wagner, Martin (2)Amann, Sven (1)Autz, Julius (1)Barth, Florian (1)Baum, David (1)Becker, Jürgen (1)Becker, Christian (1)... View More

Subject

Machine Learning (42)
Artificial Intelligence (3)Natural Language Processing (3)Big Data (2)Data Science (2)Deep Learning (2)Industrial Internet of Things (2)IoT (2)KI (2)Künstliche Intelligenz (2)... View More

Date Issued

2021 (17)2019 (11)2017 (5)2020 (5)2022 (3)2018 (1)

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