Automatisierte Datenselektion für Anomalieerkennung anhand maschinellen Lernens
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Lilach Goren Huber
- Projektteam : Jannik Zgraggen
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : Interne Förderung
- Kontaktperson : Lilach Goren Huber
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.