Datenvorverarbeitung
Wissenschaftliche Fachliteratur
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Otmane Azeroual, Georg Elsas, Akin Arin, Jochen van Waasen
Skalierbare Anomalieerkennung in kontinuierlichen Datenflüssen auf Basis künstlicher Intelligenz
Forschungsergebnisse der Programmentwicklung
Dieses Buch behandelt umfassend die Entwicklung skalierbarer Methoden zur Anomalieerkennung in kontinuierlichen Datenströmen basierend auf künstlicher Intelligenz. Angesichts der exponentiell wachsenden Datenmengen in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Industrie, IT-Sicherheit und Finanzwesen stellt die automatisierte und effiziente Erkennung von Anomalien eine wesentliche Herausforderung dar.
Im Fokus der Untersuchung steht die […]
Anja Tetzner
Einsatz künstlicher neuronaler Netze zur Identifikation von Ironie im Rahmen der Sentiment-Analyse
Studien zur Wirtschaftsinformatik
Die automatisierte Identifikation von Ironie stellt computergestützte Systeme vor eine komplexe Herausforderung, da sie als figurativer Sprachakt umfassende kognitive Fähigkeiten zur Erkennung voraussetzt. Gleichzeitig ist das korrekte Erkennen von Ironie in vielfältigen Anwendungsbereichen der computergestützten Datenverarbeitung und -analyse, allem voran dem Bereich der Sentiment-Analyse, von großer Bedeutung, da die Missachtung des […]
Daniel Bohlmann
Mustererkennungsbasierte Prognosesysteme für Finanzmärkte
Entwicklung eines heuristischen, sequentiellen Verfahrensansatzes unter Verwendung digitaler Signalverarbeitung, nichtlinearer Zeitreihenanalyse und maschinellen Lernens zur Vorhersage des EUR/USD-Wechselkurses
Die Vorhersage von Finanzzeitreihen ist ein schwieriges und hoch komplexes Themenfeld der Finanzmarktforschung. Kursausprägungen sind durch eine Vielzahl von Variablen, wie Angebot und Nachfrage, Wirtschafts- und Unternehmensmeldungen, politische Signale, aber auch ein hohes Maß an Zufälligkeit getrieben. Die eingeschränkte kognitive Kapazität der Marktakteure verhindert eine akkurate Selektion und Bewertung relevanter Determinanten für […]