Abschlussarbeiten im Masterstudiengang Data Science
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Semester | Verfasser | Erstbetreuer | Thema | key words | |
WS2020/2021 | Thi Mai Tran | Prof. Dr. Malcherek | Forecast The Effect of Price Changes on Demand with Machine Learning | - | Abstract (PDF) |
WS2020/2021 | Maximilian Neudert | Prof. Dr. Döhring | Data Mining on Sensor Data for Industrial Engineering | Industry, Data Mining, Sensor Data, Graph Data, Graph Models, Dimension Reduction, Feature Selection, Scoring, Prediction, Principal Component Analysis (PCA), Hidden Markov Model (HMM), Gaussian Mixture Model (GMM), Artificial Neural Network (ANN), Graph Neural Network (GNN)s | Abstract (PDF) |
WS2020/2021 | Boro Nedic | Prof. Dr. Zisgen | Identifizierung von Brustkrebssubtypen mittels UMAP und Clustering-Verfahren auf Grundlage von alternativen Splicing Daten | UMAP, Clusteranalyse, alternatives Splicing, Brustkrebs | Abstract (PDF) |
WS2020/2021 | Lisa Stolz | Prof. Dr. Malcherek | Kommunikation von Bundestagsabgeordneten - Sprache im Parlament und in den sozialen Medien vor und während der Corona Pandemie | - | Abstract (PDF) Poster (PDF) |
WS2020/2021 | Tobias Dietz | Prof. Dr. Döhler | Explainable Multivariate Time Series Prediction | Time Series Prediction, Explainable Articial Intelligence, Explainable Time Series Prediction, Deep Learning, Accounting Data, Explainability Evaluation | Abstract (PDF) |
WS2020/2021 | Tobias Friesewinkel | Prof. Dr. Zisgen | Klassifikation von Bebauungsstrukturen aus Sentinel-Satellitenaufnahmen unter Verwendung von Convolutional Neural Networks | Sentinel-Satellitenaufnahmen; Convolutional Neural Networks; Segmentierung; Bebauungsstrukturen; Machine Learning; Fernerkundung | Abstract (PDF) Poster (PDF) |
WS2020/2021 | Marjan Godini | Prof. Dr. Malcherek | Evaluation of word lemmatization`s effect on state-of-the-art text classification in the context of news article | - | Abstract (PDF) |
SS2020 | Christoph Wies | Prof. Dr. Groos | Effiziente Implementierung eines anisotropen strukturerhaltenden 3D-Diffusionsfilters für die Analyse von Blutgefäßnetzen in OCT-Angiographiedaten | Bildverarbeitung, Diffusionsfiler, Rauschverminderung, Laufzeitoptimierung, Augenheilkunde, medical Data Science | Abstract (PDF) |
SS2020 | Nikolai Spuck | Prof. Dr. Jahn | Joint modeling and Bayesian bivariate meta-analysis for surrogate endpoint validation in interstitial lung disease | Surrogate endpoint evaluation, interstitial lung disease, joint models, longitudinal data, time-to-event data, meta-analysis, Bayesian statistics bootstrap | Abstract (PDF) Poster (PDF) |
SS2020 | Nathalie Frisch | Prof. Dr. Jahn | Facilitating the fitting of GAMs to price elasticity data using R | Verallgemeinerte Lineare Modelle, Verallgemeinerte Additive Modelle, Glättungsverfahren, Splines, Automatisierung, Modellspezifikationen, Variablenselektion, Concurvity, Variablenrestriktionen | Abstract (PDF) |
SS2020 | Julian Reh | Prof. Dr. Thümmel | Absatzprognose auf partieller Datenbasis | Nowcasting, incomplete data, sales forcasting, artificial neural networks, XGBoost | Abstract (PDF) |
SS2020 | Hasan Kutlu | Prof. Dr. Weinmann | Fully Automatic Mechanical Scan Range Extension of a Lens-Shifted Structured Light System | 3D Scanning, Automation, Image-based Reconstruction, Mesostructure Acquisition, Noise reduction, Principal Component Analysis, Gaussian Mixture Models, Phase Shift Method, Active Triangulation, Temporal Noise Filter, Neighborhood Filter | Abstract (PDF) |
SS2020 | Marcel Grimmer | Prof. Dr. Busch | Unknown Fingerprint Presentation Attack Detection Using Convolutional Autoencoders | - | Thesis (PDF) |
SS2020 | Julian Gimbel | Prof. Dr. Hergenröther | Anonymization techniques on photos and video streams | - | - |
WS2019/2020 | Julian Kurt Breitkopf | Prof. Dr. Schestag | Automatisierte Datenintegration zur Unterstützung von Kampagnen-Management mit Hilfe von Advanced Analytics | Campaign Management, Social-Media, Web Scraping, SAP Analytics Cloud, SAP HANA, Amazon Web Services | Abstract (PDF) |
WS2019/2020 | Pavel Kravetskiy | Prof. Dr. Zisgen | Anomalieerkennung und vorausschauende Warnung für z/OS-Systeme anhand von Log-Daten der IBM System Automation | Anomaly detection, Log analysis, Feature Engineering, Distance, Bayesian statistics, Long Short-Term Memory | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF) |
WS2019/2020 | Daniel Becker | Prof. Dr. Grieser | Konzeption und Evaluierung eines Recommender Systems für eine Frage-Antwort-Plattform | Natural Language Processing, Empfehlungssystem, Doc2Vec, Ähnlichkeiten, Stack Overflow, CQA | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF) |
WS2019/2020 | Jan Patrick Holler | Prof. Dr. Döhring | Untersuchung von Data Science Prozessen auf GitHub | GitHub, Abstract Syntax Tree, Topic Modeling, LDA, IPython, Jupyter Notebook, Natural Language Processing | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF, 2,5 MB) |
WS2019/2020 | Björn Severitt | Prof. Dr. Döhring | Fortschrittliche Ähnlichkeitsmetriken in der Gesichtsbiometrie | Metriken, Ähnlichkeiten, Gesichtserkennung, Euklidische Distanz, Lernende Metriken, Biometische Systeme | Abstract (PDF) |
WS2019/2020 | Julia Krombach | Prof. Dr. Grieser | Konzepte zur Stabilisierung von Convolutional Neural Networks gegen Adversarial Images | Machine Learning, Concolutional Neural Networks, Adversarial Images, Adversarial Examples | Abstract (PDF) |
WS2019/2020 | Constantin Krins-Monar | Prof. Dr. Groos | Implementierung eines parallelisierten, kollaborativen Filteralgorithmus für das Empfehlungssystem im REWE Online Shop | Empfehlungssysteme, Sparse-Daten, Kollaboratives Filtern, Matrix Faktorisierung, Alternating Least Squares | Abstract (PDF) |
SS2019 | Georg Kuntzsch | Prof. Dr. Rapp | Emotion Analysis of Utterances | Emotion Analysis, Audio analysis, Signal Processing, Gradient Boosting, Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Pipeline | Abstract (PDF) |
SS2019 | Jochen Röth | Prof. Dr. Döhring | Identification of Irregular Conditions in XYZ Sensor Time Series using Machine Learning | Anomaly Detection, Time Series, Machine Learning, Neural Networks,Long Short-Term Memory, Bayesian Optimization | Abstract (PDF) Poster (PDF) |
SS2019 | Kevin Rojczyk | Prof. Dr. Zisgen | Automatized construction and training of artificial neural networks with reinforcement learning for Machine learning tasks | Neural Architecture Search, Künstliche neuronale Netze, Bestärkendes Lernen, Convolutional Neural Network, Proximal Policy Optimization, Meta-Learning, AutoDL 2019 | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF, 2,5 MB) |
SS2019 | Christophe Krech | Prof. Dr. Döhring | Erklärbarkeit maschineller Lernverfahren - Feature Engineering mit Black-Box-Modellen | Erklärbarkeit, Explainable Machine Learning, Feature Engineering, Gradient Boosting Machines, Shapley Additive Explanations, Logistische Regression, Black-Box-Modelle | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF, 4 MB) |
SS2019 | Florian Ganss | Prof. Dr. Jahn | Automatisiertes Aroma-Matching: Nachbildung von Aromenrezepturen mit multivariaten Regressionsverfahren | Aroma-Matching, multivariate Regression, Dimensionsreduktion, Regularisierungsverfahren, Tobit-Regression | Abstract (PDF) |
SS2019 | Tobias Göbel | Prof. Dr. Helm | Vergleich von Machine Learning-Algorithmen zur Bestimmung von Frequency Capping-Regeln im Online-Marketing | Online marketing, frequency capping, machine learning, Base SAS, SAS Enterprise Miner, data mining process, logistic regression, decision tree, random forest, gradient boosting, artificial neural network | Abstract (PDF) |
SS2019 | Robert Miltenberger | Prof. Dr. Jahn | Progressionsfreies Überleben in onkologischen Studien: Verzerrung durch Intervallzensierung in Ereigniszeitdaten und Methodiken zur Biaskorrektur in unkontrollierten Studien | Biaskorrektur, bayesianische Statistik, approximate bayesian computation, klinische Studien, Ereigniszeitanalyse | Abstract (PDF) Thesis (PDF, 7 MB) |
WS2018/19 | Jan-Erik Justkowiak | Prof. Dr. Kallrath | Exact Methods and Heuristic Approaches for Setup Minimization of One-Dimensional Cutting Stock Problems | cutting stock problem, paper industry, exact optimization, heuristic algorithms, setup minimization, cutoff reduction, trimloss minimization | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF, 1 MB) |
WS2018/19 | Dominik Mottl | Prof. Dr. Döhring | Multi-Label Branchenklassifikation von Web-Texten | Multi-Label Klassifikation, Information Retrieval, Information Extraction, Natural Language Processing, Machine Learning, Latent Dirichlet Allocation, CNN | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF, 5 MB) |
WS2018/19 | Christian Hofmann | Prof. Dr. Becker | Prognose von Preisen gewerblicher Immobilien | Qualitätsindex, relative Preise, Methoden der Ökonometrie, Random Forest, Capital Value, Quantilsregression, Value at Risk | Abstract (PDF) |
WS2018/19 | Martin Alexander Wilk | Prof. Dr. Schestag | Topologische Datenanalyse zur Verbesserung von Klassifikationsmodellen | Topological Data Analysis, Mapper Graph, Machine Learning, Classification Tree, Logistic Regression, TDA Toolchain, Credit Fraud, Loan Default | Abstract (PDF) Poster (PDF) Thesis (PDF, 6 MB) |
WS2018/19 | Bernhard Preisler | Prof. Dr. Becker | Stimmungsquantifizierung für den Preis von Bitcoin mit Deep Learning | Deep Learning, CNN, DNN, Sentimentindex, Text Mining, Twitter, Bitcoin, Animal Spirit | Abstract (PDF) Thesis (PDF, 5 MB) |
WS2018/19 | Peter Bauer | Prof. Dr. Döhler | Prognose von Sensordaten mit Methoden der Zeitreihenanalyse | Predictive Maintenance, Bearing Monitoring, Time Series Analysis, ARIMA-Model | Abstract (PDF) |