In diesem Projekt wurde ein umfassendes Empfehlungssystem für eine Online-Lernplattform entwickelt. Ziel war es, den Nutzern personalisierte Kursvorschläge zu machen. Dies soll die Lernzufriedenheit und -effizienz steigern und gleichzeitig die Interaktionen auf der Plattform erhöhen, was sich positiv auf das Unternehmenswachstum auswirken kann. Das Projekt konzentrierte sich auf die Implementierung und den Vergleich verschiedener Empfehlungsansätze, sowohl inhaltsbasiert als auch kollaborativ.

Schlüsselergebnisse

• Inhaltsbasierte Empfehlungssysteme: Es wurden Modelle entwickelt, die auf Textinhalten der Kurse basieren, um ähnliche Kurse für die Nutzer vorzuschlagen. Hierbei wurden Methoden wie Bag-of-Words und Ähnlichkeitsmessungen eingesetzt. Die Ergebnisse zeigten, dass durch die detaillierte Analyse der Kursinhalte eine effektive Personalisierung möglich ist.
• Kollaborative Filterung: Verschiedene kollaborative Filterungsansätze wurden untersucht, darunter K-Nearest Neighbors (KNN), Nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF) und neuronale Netzwerke. Diese Methoden wurden verwendet, um Vorhersagen auf Basis von Nutzer- und Kursinteraktionen zu treffen. Neuronale Netzwerke zeigten dabei die höchste Genauigkeit und konnten komplexe, nichtlineare Zusammenhänge besser erfassen.
• Modellvergleich und Evaluation: Die Modelle wurden anhand von Metriken wie dem Root Mean Square Error (RMSE) verglichen. Neuronale Netzwerke erzielten dabei die besten Ergebnisse, gefolgt von NMF und KNN. Der Einsatz von neuronalen Netzen wurde aufgrund ihrer Fähigkeit, große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, als besonders vorteilhaft bewertet.

Das Projekt demonstrierte die Effektivität der Kombination von inhaltsbasierten und kollaborativen Filterungsmethoden in Empfehlungssystemen. Die Analyse zeigte, dass neuronale Netzwerke besonders leistungsfähig sind, wenn es darum geht, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen. Die entwickelten Modelle sind skalierbar und anpassungsfähig, was sie zu einer robusten Lösung für die dynamischen Anforderungen einer wachsenden Nutzerbasis macht.

In diesem Projekt wurde eine maßgeschneiderte Klassifikationsanwendung entwickelt, die speziell darauf ausgelegt ist, Verkehrsschilder, insbesondere Stoppschilder, zu erkennen. Der Klassifikator wurde mithilfe eigener Bilddaten trainiert und anschließend als funktionsfähige Web-App über IBM Code Engine in der Cloud bereitgestellt. Dieses Projekt zeigt eindrucksvoll, wie innovative Computer Vision-Lösungen entwickelt und effizient in der Cloud bereitgestellt werden können. Die resultierende Web-App stellt einen bedeutenden Mehrwert für jedes Projektteam dar und demonstriert technisches Können in einem praxisnahen Anwendungsfall.

Herausragende Ergebnisse

• Es wurde ein leistungsstarker Klassifikator erstellt, der präzise zwischen Stoppschildern und anderen Objekten unterscheidet.
• Es erfolgte eine nahtlose Bereitstellung der Web-App in der Cloud, wodurch sie global zugänglich ist und von jedem Gerät aus genutzt werden kann.
• Die App wurde in ein professionelles Portfolio integriert, um zukünftigen Arbeitgebern die Fähigkeiten in den Bereichen Computer Vision und Cloud-Deployment zu demonstrieren.

In diesem Projekt wurde ein Autoencoder entwickelt und implementiert, um die wichtigsten Merkmale von Bilddaten zu extrahieren und deren Dimensionen zu reduzieren. Der Autoencoder wurde erfolgreich auf den Ziel-Datensatz angewendet und konnte eine effiziente Rekonstruktion der Eingabebilder erreichen. Dieses Projekt demonstriert die Wirksamkeit von Autoencodern in der Merkmalsextraktion und der Dimensionsreduktion. Die entwickelten Modelle bieten eine robuste Grundlage für Anwendungen in der Bildverarbeitung und anderen Bereichen, in denen große Datensätze effizient verarbeitet und analysiert werden müssen.

Herausragende Ergebnisse

• Erstellung und Training eines Autoencoders: Der Autoencoder wurde so konzipiert, dass er die Dimensionen der Eingabebilder reduziert, indem er die wichtigsten Merkmale extrahiert und diese in einem komprimierten Format speichert.
• Effiziente Rekonstruktion von Bildern: Der Autoencoder konnte die Eingabebilder erfolgreich rekonstruieren, wobei die Ergebnisse zeigten, dass die wesentlichen Merkmale beibehalten wurden, während die ursprünglichen Dimensionen deutlich reduziert wurden.
• Vergleich mit anderen Dimensionsreduktionstechniken: Der Autoencoder zeigte überlegene Ergebnisse im Vergleich zu klassischen Methoden wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA), insbesondere bei der Trennbarkeit von Daten für Anwendungen wie das Clustering.

In diesem Projekt wurde ein Regressionsmodell unter Verwendung der Keras-Bibliothek entwickelt, trainiert und optimiert. Verschiedene Modellvarianten wurden implementiert und hinsichtlich ihrer Leistung miteinander verglichen, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit durch unterschiedliche Trainingsansätze lag. Dieses Projekt zeigt die iterative Optimierung eines Regressionsmodells, wobei die Auswirkungen von Normalisierung, erhöhter Trainingszeit und zusätzlicher Netzwerkschichten auf die Modellleistung detailliert analysiert wurden.

Herausragende Ergebnisse

• Entwicklung und Evaluierung eines Basismodells: Es wurde ein einfaches Regressionsmodell ohne Normalisierung trainiert, das eine mittlere quadratische Abweichung (MSE) von 70,81 erzielte.
• Einfluss der Normalisierung: Durch die Normalisierung der Eingabedaten konnte die MSE auf 44,94 reduziert werden, was eine signifikante Verbesserung der Modellleistung darstellt.
• Optimierung durch Erhöhung der Epochenzahl: Das Modell wurde mit 100 Epochen trainiert, wodurch die MSE weiter auf 41,55 gesenkt wurde, was zeigt, dass längeres Training zu einer besseren Modellleistung führen kann.
• Erhöhung der Modellkomplexität: Durch Hinzufügen von zwei zusätzlichen versteckten Schichten konnte die MSE auf 34,17 verringert werden, was die Vorteile komplexerer Netzwerke bei der Erfassung tieferer Muster im Datensatz unterstreicht.

In diesem Projekt wurde ein umfassender Ansatz zur Anwendung und Bewertung verschiedener maschineller Lernalgorithmen auf einem realen Datensatz verfolgt. Das Projekt konzentrierte sich auf die Implementierung und den Vergleich von Klassifikationsmodellen zur Vorhersage, ob es am nächsten Tag regnen wird. Dabei wurden sowohl lineare als auch nichtlineare Modelle eingesetzt und deren Leistung mithilfe verschiedener Metriken bewertet. Dieses Projekt zeigt den umfassenden Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen zur Lösung eines Klassifikationsproblems in einem realen Anwendungsfall.

Schlüsselergebnisse

• Vielfalt der eingesetzten Algorithmen: Es wurden verschiedene Klassifikationsmethoden implementiert, darunter K-Nearest Neighbors (KNN), Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVM) und logistische Regression. Zusätzlich wurde lineare Regression zur Demonstration eines Regressionsmodells eingesetzt.
• Datenvorbereitung und -verarbeitung: Der Datensatz wurde sorgfältig vorbereitet, indem kategorische Variablen mittels One-Hot-Encoding in numerische Variablen umgewandelt und die Daten in Trainings- und Testsets aufgeteilt wurden.
• Modellbewertung: Die Modelle wurden anhand einer Vielzahl von Metriken wie Genauigkeit, Jaccard Index, F1-Score, Logarithmischer Verlust (LogLoss) und weiteren Fehlermaßen (Mean Absolute Error, Mean Squared Error, R²-Score) evaluiert, um die Vorhersagegenauigkeit zu bestimmen und zu vergleichen.
• Vergleich der Modelle: Durch die systematische Bewertung der Modelle konnte festgestellt werden, welche Algorithmen in Bezug auf die Vorhersage der Wetterdaten am besten abschnitten. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Wahl des geeigneten Modells in zukünftigen Vorhersageanwendungen.

In diesem Projekt wurde ein umfassender Data-Science-Workflow entwickelt, um in der Luft- und Raumfahrtindustrie strategische Einblicke aus komplexen technischen und betrieblichen Daten zu gewinnen. Der Prozess umfasste die Erfassung, Bereinigung und Analyse der Daten sowie die Entwicklung hochpräziser prädiktiver Modelle zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen.

Schlüsselergebnisse

• Effiziente Datenerfassung und -integration: Daten aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich API-Abfragen und Web-Scraping, wurden erfolgreich zusammengeführt. Durch gezielte Datenbereinigung und -transformation wurde eine konsolidierte und analysierbare Datenbasis geschaffen.
• Tiefgehende explorative Datenanalyse (EDA): Mithilfe fortschrittlicher Analysemethoden und Datenvisualisierungen wurden entscheidende Muster und Korrelationen aufgedeckt, die die operative Effizienz und technische Leistung beeinflussen. SQL-Abfragen ermöglichten es, detaillierte Einblicke in spezifische Einflussfaktoren zu gewinnen.
• Präzise prädiktive Modellierung: Auf Basis der analysierten Daten wurden prädiktive Modelle entwickelt, die mit hoher Genauigkeit zukünftige operative Ergebnisse und technische Erfolge vorhersagen. Diese Modelle wurden durch Hyperparameter-Optimierung verfeinert, um maximale Vorhersagekraft zu erreichen.

In diesem Projekt wurde eine umfassende Analyse der Aktienperformance für ausgewählte Unternehmen durchgeführt. Ziel war es, historische Aktienkurse und Quartalsergebnisse zu extrahieren, zu visualisieren und in einem interaktiven Dashboard darzustellen. Diese Analyse soll einem neuen Startup-Investmentunternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und seinen Kunden bessere Investitionsmöglichkeiten zu bieten. Die analysierten Aktien umfassten Tesla, Amazon, AMD und GameStop. Dieses Projekt demonstriert die effektive Anwendung von Datenanalyse- und Visualisierungstechniken zur Bewertung der Aktienperformance.

Schlüsselergebnisse

• Datenextraktion und -verarbeitung: Historische Aktienkurse wurden mithilfe der yFinance-API extrahiert. Zusätzlich wurden die Quartalsumsätze der Unternehmen durch Web-Scraping von Finanzwebseiten gesammelt. Die Daten wurden bereinigt und in einheitlicher Form für die weitere Analyse aufbereitet.
• Visuelle Datenanalyse: Mit der Plotly-Bibliothek wurden interaktive Grafiken erstellt, die den Verlauf der Aktienkurse und die Umsatzentwicklung der Unternehmen darstellen. Diese Visualisierungen ermöglichten es, Muster und Trends zu identifizieren, die für die Investitionsentscheidungen von großer Bedeutung sind.
• Dashboard-Entwicklung: Es wurde ein Dashboard entwickelt, das die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) der analysierten Aktien auf einen Blick zeigt. Diese benutzerfreundliche Oberfläche erleichtert es, die Performance der Aktien schnell zu bewerten und fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.

In diesem Projekt zur Risserkennung in Betonstrukturen wurde ein vortrainiertes ResNet-18-Modell eingesetzt. Das Modell wurde auf einem Datensatz von 40.000 RGB-Bildern trainiert, wobei 20.000 Bilder Risse aufwiesen und 20.000 keine. Der Datensatz wurde zu 75% für das Training und zu 25% für die Validierung verwendet. Das Projekt zeigt, wie effektiv vortrainierte Modelle zur Erkennung von Rissen in der Bauwerksüberwachung eingesetzt werden können. Mit minimalem Aufwand wurde eine solide Grundlage für zukünftige Anpassungen geschaffen.

Schlüsselergebnisse

• Erfolgreiche Anpassung eines vortrainierten ResNet-18-Modells zur effizienten Klassifizierung von Betonbildern.
• Hohe Genauigkeit bei der Risserkennung, trotz Herausforderungen wie Hintergrundrauschen und ungleichmäßiger Beleuchtung.
• Entwicklung einer robusten Pipeline für die Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -evaluierung.

In diesem Projekt wurde ein Machine-Learning-System entwickelt, um das zukünftige Verhalten von Bankkunden vorherzusagen. Das Hauptziel bestand darin, mögliche Ergebnisse wie Kundenabwanderung, Zahlungsausfälle oder Upgrades von Konten zu prognostizieren. Dies sollte der Bank ermöglichen, proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um Risiken zu minimieren und gleichzeitig Chancen zur Kundenbindung und Umsatzsteigerung zu nutzen.

Schlüsselergebnisse

• Explorative Datenanalyse (EDA): Durch umfassende Analyse der Kunden- und Transaktionsdaten wurden wichtige Verhaltensmuster identifiziert. Diese Erkenntnisse halfen, kritische Faktoren für Kundenabwanderung, wie z. B. häufige Supportanrufe und Zahlungsausfälle, zu erkennen.
• Feature Engineering und Modellauswahl: Es wurden mehrere prädiktive Modelle entwickelt, darunter Entscheidungsbäume, Random Forests und XGBoost. Diese Modelle wurden anhand von Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score bewertet. Der Random Forest erzielte die höchste Genauigkeit und erwies sich als besonders effektiv bei der Vorhersage von Kundenabwanderung.
• Modellvalidierung und Optimierung: Eine umfassende Kreuzvalidierung zeigte, dass der Random Forest die stabilste Leistung lieferte, insbesondere bei der Erkennung von Abwanderungsfällen. XGBoost zeigte ebenfalls starke Ergebnisse, insbesondere bei der Verarbeitung komplexer Datenmuster.

Dieses Projekt demonstrierte die erfolgreiche Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen zur Vorhersage des Kundenverhaltens in einer Bank. Die entwickelten Modelle bieten der Bank wertvolle Einblicke, um gezielte Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln und potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer datengestützten Entscheidungsfindung zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und langfristigen Profitabilität.

In diesem Projekt wurde eine umfassende Analyse des Kaufverhaltens von Supermarktkunden durchgeführt, um wertvolle Einblicke in Verkaufszahlen und Kundenpräferenzen zu gewinnen. Ziel war es, datengetriebene Strategien zur Optimierung des Bestandsmanagements und der Preisgestaltung zu entwickeln. Basierend auf einem Datensatz von über 2 Millionen Supermarkt-Verkäufen wurden Muster und Trends identifiziert, die zur Verbesserung der Lagerverwaltung und zur Implementierung dynamischer Preisstrategien beitragen.

Schlüsselergebnisse

• Zeitbasierte Kauftrends: Durch die Analyse von Verkaufsdaten wurden tägliche und saisonale Einkaufsspitzen identifiziert, die Supermärkten helfen, ihre Lagerbestände und Mitarbeiterplanung effizienter zu gestalten.
• Kundensegmentierung: Mithilfe von Clustering-Algorithmen wie K-Means und Agglomerativem Clustering wurden Kunden basierend auf ihrem Kaufverhalten segmentiert. Dies ermöglicht eine gezielte Ansprache durch personalisierte Marketingstrategien und fördert die Kundenbindung.
• Produkt- und Preisanalyse: Die Analyse der Verkaufszahlen auf Abteilungsebene half dabei, Hoch- und Niedrigleistungsprodukte zu identifizieren. Darüber hinaus wurden Preissensibilität und die Wirksamkeit von Rabatten untersucht, um dynamische Preisgestaltungsmodelle zu unterstützen.
• Kaufverhalten im Warenkorb: Die Analyse des Kaufverhaltens im Warenkorb zeigte, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden. Dies ermöglicht die Einführung von Cross-Selling-Strategien und die Optimierung der Warenplatzierung im Geschäft.

Dieses Projekt zeigte, wie Supermärkte mithilfe fortschrittlicher Datenanalyse ihre Verkaufsstrategien optimieren können. Die gewonnenen Erkenntnisse bieten eine solide Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen im Bestandsmanagement, der Preisgestaltung und der Kundenbindung. Durch die Anwendung der identifizierten Muster und Trends können Supermärkte ihre Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit verbessern.

In diesem Projekt wurde ein fortschrittliches Objekterkennungssystem entwickelt, das verschiedene Methoden zur Detektion und Klassifikation von Objekten in Bildern nutzt. Hauptaugenmerk lag auf der Anwendung und dem Vergleich von Haar-Cascade-Klassifikatoren und dem Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks), um Objekte in verschiedenen Kontexten präzise zu erkennen und zu lokalisieren. Die verwendeten Technologien bieten leistungsstarke Lösungen für Aufgaben in der Bildverarbeitung und Computer Vision.

Schlüsselergebnisse

• Haar-Cascade-Klassifikatoren: Diese Methode wurde eingesetzt, um Objekte wie Autos, Ampeln und Stoppschilder in Bildern zu erkennen. Die Haar-Feature-basierten Klassifikatoren arbeiten mit einer großen Anzahl von positiven und negativen Bildern, um Merkmale wie Kanten und Linien zu extrahieren und die Erkennung zu ermöglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Methode besonders effizient bei der Erkennung von gut definierten, statischen Objekten ist.
• Faster R-CNN: Diese Methode, die auf dem COCO-Datensatz vortrainiert wurde, ermöglicht die Erkennung und Lokalisierung von Objekten in Bildern mit einer hohen Genauigkeit. Das Modell kann mehrere Objekte gleichzeitig erkennen und deren Position in Form von Begrenzungsrahmen (Bounding Boxes) angeben. Der Einsatz von Faster R-CNN hat gezeigt, dass es besonders gut für komplexe Szenen geeignet ist, in denen sich Objekte überlappen oder in unterschiedlichen Größen vorliegen.
• Vergleich der Methoden: Während Haar-Cascade-Klassifikatoren schneller sind und weniger Rechenressourcen benötigen, bietet Faster R-CNN eine höhere Genauigkeit und Flexibilität, insbesondere in dynamischen und komplexen Umgebungen. Der Einsatz beider Methoden in Kombination könnte eine optimale Lösung für unterschiedliche Anwendungsfälle darstellen.

Dieses Projekt demonstriert die Anwendung moderner Objekterkennungsmethoden, die in verschiedenen Szenarien effektiv eingesetzt werden können. Durch die Kombination von Haar-Cascade-Klassifikatoren und Faster R-CNN wurden leistungsstarke Modelle entwickelt, die sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit überzeugen. Diese Technologien sind entscheidend für Anwendungen in der autonomen Navigation, Überwachung und anderen Bereichen, die eine präzise Objekterkennung erfordern.

In diesem Projekt wurde ein fortschrittliches Klassifikationsmodell entwickelt, das Landkreise in den USA anhand nuancierter Lebenshaltungskosten klassifiziert. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken und Clustering-Methoden bietet das Modell detaillierte Einblicke in die Erschwinglichkeit verschiedener Regionen, was Entscheidungsträgern, Unternehmen und Privatpersonen bei der Ressourcenallokation und strategischen Planung unterstützt.

Schlüsselergebnisse

• Neue Klassifikationssysteme: Ein sechs-stufiges Klassifikationssystem wurde entwickelt, das von "L1 - Komfortabel erschwinglich" bis "L6 - Nicht erschwinglich" reicht. Dieses System ermöglicht eine präzisere Einschätzung der Lebenshaltungskosten.
• Modellentwicklung und -optimierung: Mehrere Versionen von Fully Connected Neural Networks (FCNNs) wurden trainiert und bewertet. FCNN v2 erzielte mit einer Validierungsgenauigkeit von 71,28 % und einer Testgenauigkeit von 71,29 % die besten Ergebnisse, was es zum robustesten Modell für diese Aufgabe macht.
• Feature Engineering: Durch die Einbindung sozioökonomischer und demografischer Daten sowie die Schaffung neuer Features mittels Clustering wurden die Prädiktionsfähigkeiten des Modells erheblich verbessert.
• Bereitstellung und Skalierbarkeit: Das Modell wurde für den Einsatz in Echtzeit entwickelt und ist skalierbar, was es ideal für die Integration in Web- oder mobile Anwendungen macht.

Das entwickelte Modell stellt ein leistungsfähiges Werkzeug zur Klassifikation der Erschwinglichkeit von Landkreisen in den USA dar. Es bietet wertvolle Unterstützung für die Entscheidungsfindung in Politik und Wirtschaft und trägt dazu bei, Lebensbedingungen in verschiedenen Regionen zu verbessern. Durch seine robuste Performance und die Möglichkeit der Echtzeit-Integration eignet sich das Modell für eine breite Anwendung.