Aktuelle Masterarbeitsthemen
Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik
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Hinweis
Für alle neu am Lehrstuhl aufgenommenen Masterarbeiten gilt ab sofort ein verändertes Bewertungskonzept:
Die Gesamtleistung (24 ECTS) setzt sich aus zwei Teilleistungen zusammen, die jeweils bestanden werden müssen, damit die Gesamtleistung als bestanden gilt. Die schriftliche Ausarbeitung, die eigentliche Masterarbeit, geht zu 2/3 in die Bewertung ein (16 ECTS). Im Anschluss an die Abgabe der schriftlichen Ausarbeitung findet eine Präsentation der Masterarbeit in Form eines Vortrags (ca. 30 min) mit anschließender Diskussion (ca. 15 min) statt. Diese geht zu 1/3 in die Bewertung ein (8 ECTS).
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Identifikation von Anomalien in Bildern
Die Identifikation von Anomalien in Bildern stellt ein wichtiges Forschungsfeld dar und findet unter anderem als ärztliche Entscheidungsunterstützung Anwendung in der Medizin. Gegenstand der Abschlussarbeit ist es, moderne Methoden für die Anomalieerkennung in Bildern vorzustellen und umzusetzen.
Betreuer: Jan Diers
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Hyperparameter in unüberwachten Lernverfahren
Jede Methode des maschinellen Lernens besitzt Hyperparameter. Gegenstand der Abschlussarbeit ist es, herauszuarbeiten wie Hyperparameter für unüberwachte Verfahren bestimmt werden können. Das übergeordnete Ziel besteht darin, etablierte Methoden zur Bestimmung von Hyperparametern auf Methoden der Anomalieerkennung anzuwenden.
Betreuer: Jan Diers
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Robuste Convolutional Neural Networks durch Data Augmentation
Die Performance Neuronaler Netze hängt von der Menge und Qualität der vorhandenen Daten ab. Modelle werden verbessert, indem vorhandene Daten transformiert und somit zusätzliche Lernbeispiele generiert werden. Gegenstand der Abschlussarbeit ist es, zu untersuchen, ob sich Data Augmentation positiv auf die Robustheit der Modelle auswirkt.
Betreuerin: Ladyna Wittscher
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Pretext Aufgaben für selbstüberwachtes Lernen Neuronaler Netze
Selbstüberwachtes Lernen ist ein innovativer Ansatz, bei dem durch eine einfache Voraufgabe, bei der das Neuronale Netz wichtige semantische Eigenschaften der Daten lernt, die Klassifikation verbessert werden kann. Gegenstand der Abschlussarbeit ist, ob die Kombination unterschiedlicher solcher Pretext Aufgaben zu einer weiteren Verbesserung führt.
Betreuerin: Ladyna Wittscher
Information
Schauen Sie sich gern in beiden Bereichen um. Die vorgeschlagenen Bachelorthemen lassen sich meist zu Masterthemen erweitern sowie einige der vorgeschlagenen Masterthemen zu Bachelorthemen verkürzen. Falls Sie einen eigenen Themenwunsch haben, kann vielleicht auch dieser realisiert werden. Sprechen Sie uns an.
Die Kontaktinformationen der jeweiligen Betreuer finden Sie unter Team.