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Automatisierte Datenselektion für Anomalieerkennung anhand maschinellen Lernens

Auf einen Blick

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.