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    Data Science Chair

    Theses / Practica (2)

    Anomaly Detection and the modelling of normality

    Unter Anomaly Detection verstehen sich Data-Mining Methoden um seltene Ereignisse (Anomalien) zu finden, die sich vom Großteil der Daten unterscheiden.
    Mögliche Anwendungsgebiete sind:

    • (Network) Security
    • Fraud Detection
    • Fault Diagnosis
    • Novelty Detecting im Bereich Text-Mining

    Neben dem Finden von Anomalien ist die Modellierung des Normalzustands eine wichtige Teilaufgabe. Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Verfahren zur Anomaly Detection und der Modellierung des Normalzustands in Bezug auf ein oder mehrere Anwendungsgebiete verglichen werden.

    Betreuer: Daniel Schlör

    Anomaly Detection and the modelling of normality

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    Unter Anomaly Detection verstehen sich Data-Mining Methoden um seltene Ereignisse (Anomalien) zu finden, die sich vom Großteil der Daten unterscheiden.
    Mögliche Anwendungsgebiete sind:

    • (Network) Security
    • Fraud Detection
    • Fault Diagnosis
    • Novelty Detecting im Bereich Text-Mining

    Neben dem Finden von Anomalien ist die Modellierung des Normalzustands eine wichtige Teilaufgabe. Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Verfahren zur Anomaly Detection und der Modellierung des Normalzustands in Bezug auf ein oder mehrere Anwendungsgebiete verglichen werden.

    Betreuer: Daniel Schlör