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
