Ein hybrider Ansatz zur Einteilung der Mitarbeiter in der Smart Factory
| dc.contributor.author | Lippok, André Horst | |
| dc.contributor.author | Schönherr, Clemens | |
| dc.contributor.editor | Burghardt, Manuel | |
| dc.contributor.editor | Wimmer, Raphael | |
| dc.contributor.editor | Wolff, Christian | |
| dc.contributor.editor | Womser-Hacker, Christa | |
| dc.date.accessioned | 2017-08-09T20:56:37Z | |
| dc.date.available | 2017-08-09T20:56:37Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | Zurzeit wird oft maschinelles Lernen als Ersatz von Experten betrachtet. Wir zeigen wie ein Hybridansatz, der sowohl Experten als auch maschinelles Lernen verwendet, Mitarbeiter in einer Smart Factory automatisch einteilen kann. Dies führt zu einen effizienteren Start und ermöglicht eine zusätzliche Qualitätskontrolle der Trainingsdaten. Wir zeigen als erstes, dass bei einer kleinen Datenbasis Expertenwissen die Daten unterstützt. Als zweites wird eine Methode dargestellt wie das Expertenwissen als ein zusätzliches Qualitätsmerkmal für neue Daten benutzt werden können. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/muc2017-ws04-0396 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/3176 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Mensch und Computer 2017 - Workshopband | |
| dc.relation.ispartofseries | Mensch und Computer | |
| dc.title | Ein hybrider Ansatz zur Einteilung der Mitarbeiter in der Smart Factory | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.publisherPlace | Regensburg | |
| gi.conference.date | 10.-13. September 2017 | |
| gi.conference.location | Regensburg | |
| gi.conference.sessiontitle | MCI-WS04: 4. Workshop Smart Factories: Mitarbeiter-zentrierte Informationssysteme für die Zusammenarbeit der Zukunft | |
| gi.document.quality | digidoc |
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