Abschlussarbeit

Beschreibung:

Ziel dieser Arbeit ist es, den Nutzen von Active Learning im Vergleich zu herkömmlichen Methoden für die Klassifikation von Zeitreihendaten systematisch zu untersuchen. Dabei wird insbesondere analysiert, inwiefern Active Learning den Labeling-Aufwand reduzieren kann, ohne die Modellgüte wesentlich zu beeinträchtigen. Basierend auf den Erkenntnissen dieser Arbeit kann in Zukunft eine zeiteffiziente Labeling-Methode auf reale Anwendungsfälle übertragen werden, um den manuellen Aufwand bei der Datenannotation gezielt zu reduzieren und die Entwicklung datenbasierter Modelle effizienter zu gestalten.