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In dieser Arbeit wird die Identifikation von Trägheitsparametern von Mehrkörpersystemen, am Beispiel eines ein aus vier Segmenten bestehenden Roboterarms untersucht. Es werden verschiedene neuronale Netzarchitekturen zur Identifikation der Trägheitsparameter des Roboterarms exploriert. Als Referenz für das Abschneiden der Ansätze wird ein vorab implementierter numerischer Optimierungsansatz, welcher mittels der Software „Matalb“ umgesetzt wurde, benutzt. Der Ansatz zum Aufstellen der benötigten Bewegungsgleichungen und die Formulierung des Regressionsproblems unterscheidet sich von den in der Literatur verwendeten Ansätzen, und beruht auf einem neu entwickelten Sensorkonzept der Hochschule Offenburg (des Sweaty Labors).
Der numerische Ansatz, insbesondere nach Linearisierung des Problems, erzielte herausragende Ergebnisse und konnte die idealen Parameterwerte präzise identifizieren. Demgegenüber standen die neuronalen Netzwerke, deren Potenzial trotz umfassender Untersuchung verschiedener Architekturen und Ansätze nicht vollends ausgeschöpft werden konnte. Die Resultate zeigen deutlich die Grenzen und Herausforderungen bei der Anwendung maschineller Lernmethoden in der spezifischen Aufgabenstellung der Trägheitsparameteridentifikation auf.
Diese Arbeit leistet einen Beitrag zum Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen bei der Anwendung neuer Messtechnologien und Berechnungsverfahren in der Robotik. Die überlegene Leistung des numerischen Solvers gegenüber den neuronalen Netzansätzen unterstreicht die Bedeutung weiterer Forschungen in diesem Bereich.
Diese Arbeit befasst sich mit dem Entwurf und der Herstellung einer Roboterhandprothese, die amputierten Menschen eine gewisse Mobilität und eine teilweise Nutzung der Hand ermöglichen soll.
Das Projekt konzentriert sich insbesondere auf die Erkennung der vom Benutzer ausgeführten Bewegung und wird die Schritte der Erfassung, der Bewegung der Übertragung und die Erkennung detailliert darstellen.
Diese Bachelorthesis behandelt die Entwicklung eines Prototyps zur Identifizierung und Verhinderung von Angriffen mithilfe von KI- und ML-Modellen. Untersucht werden die Leistungsfähigkeit verschiedener theoretischer Modelle im Kontext der Intrusion Detection, wobei Machine-Learning-Modelle wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Naive Bayes analysiert werden. Die Arbeit betont die Relevanz der Datensatzauswahl, die Vorbereitung der Daten und bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Angriffserkennung.
Maschinelles Lernen verändert zusehends die Arbeitswelt. Auch in der Produktionsplanung und -steuerung finden sich vielversprechende Anwendungsfälle. In diesem Beitrag sollen ausgewählte Anwendungsbereiche und Ansätze vorgestellt werden, die anhand einer umfangreichen Untersuchung wissenschaftlicher Veröffentlichungen identifiziert wurden. Als Strukturierungshilfe dient das Aachener PPS-Modell.
In der vorliegenden Thesis werden Empfehlungsalgorithmen zur Verbesserung von Wein-Empfehlungen evaluiert. Der Algorithmus wird zur Entscheidung zwischen zwei Weinen eingesetzt, so dass der jeweils für den Kunden geeignetere Wein empfohlen wird. Das derzeitige System setzt Collaborative Filtering durch den Alternating Least Squares (ALS) Algorithmus um. Bei Kunden und Weinen, die nicht die notwendigen Bedingungen für die Anwendung von ALS erfüllen, wird durch Zufall entschieden.
Dem bestehenden Ansatz wurden folgenden Verfahren gegenübergestellt: Content-based Filtering mit einen Autoencoder und Hybrid Filtering mit einem neuronalen Netz sowie mit der Empfehlungsbibliothek LightFM. Die neuen Ansätze berücksichtigen immer die Weineigenschaften und können für noch nicht gekaufte Weine eingesetzt werden (Cold-Start Problem). Verglichen wurden die Ansätze durch zwei Ranking-Methoden und einen selbst-entwickelten offline A/B-Test.
Unter den neuen Ansätzen schnitt LightFM am besten ab. ALS lieferte insgesamt die besten Ranking-Werte. Durch ein online A/B-Test zwischen ALS und LightFM konnten keine signifikanten Ergebnisse ermittelt werden. Insgesamt konnte auf Basis der in den Tests gesammelten Daten keine Verbesserung der Empfehlungslogik gegenüber dem bestehenden Verfahren mittels ALS nachgewiesen werden. Für eine abschließende statistisch signifikante Beurteilung müssten mehr online A/B-Tests durchgeführt werden.
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.
Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.
Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
Eine Frage der Qualität
(2021)