Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung eines Prototyps zur intelligenten Dateninterpretation.
Mögliche Fragestellungen:
- Wie lassen sich Anomalien oder Muster in Sensordaten automatisch erkennen?
- Welche ML-Modelle eignen sich für die Erkennung von „Sägezahn“-Mustern oder Ausreißern?
- Wie können Trends vorhergesagt werden, um proaktiv Maßnahmen abzuleiten?
- Wie lässt sich ein ML Modell für Zeitreihen Daten optimieren und „finetunen“?
Deine Aufgaben
- Einarbeitung in theoretische Grundlagen der automatisierten Dateninterpretation (Zeitreihenanalyse, ML, Anomaly Detection)
- Entwicklung eines Prototyps, z. B. zur Outlier Detection, Sägezahn-Erkennung oder Trend-Vorhersage(n)
- Training, Testen und Validieren der Modelle
- Bewertung der Ergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Integration in eine IoT-Plattform