Machine Learning Methoden für geringe Datenmengen

Grundlage für datenbasierte industrielle Auslegungen

Abstract

Unternehmen sind häufig daran bemüht ihre Auslegungs- und Vertriebsprozesse zu vereinfachen. Dafür kann die Datenbasis der Unternehmen verwendet werden, um mithilfe von maschinellen Lernverfahren die Prozesse abzubilden. In Untersuchungen konnten Entscheidungsbäume mit dem GUIDE-Algorithmus sowie das Active Learning als geeignete Methoden für den Umgang mit den geringen Datenmengen identifiziert werden.