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D
Development of an Active Learning Approach for One Class Classifi cation using Bayesian Uncertainty +
In One-Class classification, the classifier decides if points belong to a specific class. In this thesis, we propose an One-Class classification approach, suitable for active learning, that models for each point, a prediction range in which the model assumes the points state to be. The proposed classifier uses a Gaussian process. We use the Gaussian processes prediction range to derive a certainty measure, that considers the available labeled points for stating its certainty. We compared this approach against baseline classifiers and show the correlation between the classifier's uncertainty and misclassification ratio. +
HYBRID: This Proposal will be online AND in the seminar room 348.
When working with large data sets, in many situations one has to deals with a large set data from a single class and only few negative examples from other classes. Learning classifiers, which can assign data points to one of the groups, is known as one-class classification (OCC) or outlier detection.
The objective of this thesis is to develop and evaluate an active learning process to train an OCC. The process uses domain knowledge to reasonably adopt a prior distribution. Knowing that prior distribution, query strategies will be evaluated, which consider the certainty, more detailed the uncertainty, of the estimated class membership scorings. The integration of the prior distribution and the estimation of uncertainty, will be modeled using a gaussian process. +
Ziel der Arbeit ist die Beschreibung von Simulatoren und deren Vergleich.
Damit Simulatoren beschrieben werden können ist es notwendig die Elemente zu identifizieren, die in Summ eine vollständige Beschreibung eines Simulators ermöglicht. Basierend
auf der Beschreibung werden dann Vergleichsmöglichkeiten entwickelt, sodass
beschriebene Simulatoren miteinander Verglichen werden können. Der Vergleich dient
der Ermittlung der Ähnlichkeit von Simulatoren. Da die Ähnlichkeit zwischen Simulatoren
nicht allgemeingültig definierbar ist, ist auch Teil der Arbeit diese Ähnlichkeitsmaße
zu definieren und zu beschreiben. Im Fokus dieser Arbeit sind diskrete ereignisorientierte Simulatoren.
Das übergeordnete Ziel ist das wiederfinden von Simulatoren in bereits bestehenden
Simulationen um die Wiederverwendung zu ermöglichen. Daher ist das Ziel die
Vergleichsmöglichkeiten dahingehend zu entwickeln, dass auch Teile von Simulationen
wiedergefunden werden können. Das entwickelte Tool DesComp implementiert sowohl
die Möglichkeit der Beschreibung als auch die notwendigen Verfahren für den Vergleich
von Simulatoren. Für die Evaluation der Eignung der entwickelten Verfahren wird eine
Fallstudie anhand des Simulators EventSim durchgeführt. +
Mit Smart Metern erfasste Datenströme stellen eine Gefahr für die Privatheit dar, sodass Bedarf für Privatheitsverfahren besteht. Aktueller Stand der Technik für Datenströme ist w-event differential privacy. Dies wurde bisher v.a. für die Publikation von Histogram-Queries verwendet. Ziel dieser Arbeit ist die eingehende experimentelle Analyse der Mechanismen, mit dem Fokus darauf zu beurteilen, wie gut diese Mechanismen sich für die Publikation von Sum-Queries, wie sie im Smart Meter Szenario gebraucht werden, eignen. Die Arbeit besteht aus drei Teilen: (1) Reproduktion der in der Literatur propagierten guten Ergebnisse der wichtigsten w-event DP Mechanismen für Histogram-Queries, (2) Evaluierung deren Qualität bei Anwendung auf Smart Meter Daten (Sum-Queries), (3) Evaluierung der Qualität zweier Mechanismen bzgl. der Gewährleistung von Pan-Privacy, einer erweiterten Garantie. Während wir in (1) die Ergebnisse größtenteils nicht reproduzieren konnten, erzielten wir in (2) gute Ergebnisse. Bzgl. (3) gelang es uns, die theoretische Qualitätsanalyse aus der Literatur zu bestätigen. +
The main goal knowledge discovery focusses is, an increase of knowledge using some set of data. In many cases it is crucial that results are human-comprehensible. Subdividing the feature space into boxes with unique characteristics is a commonly used approach for achieving this goal. The patient-rule-induction method (PRIM) extracts such "interesting" hyperboxes from a dataset by generating boxes that maximize some class occurrence inside of it. However, the quality of the results varies when applied to small datasets. This work will examine to which extent data-generators can be used to artificially increase the amount of available data in order to improve the accuracy of the results. Secondly, it it will be tested if probabilistic classification can improve the results when using generated data. +
Domain-specific Language for Data-driven Design Time Analyses and Result Mappings for Logic Programs +
In today's connected world, exchanging data is essential to many business applications. In order to cope with security requirements early, design time data flow analyses have been proposed. These approaches transform the modeled architecture into underlying formalisms such as logic programs. Constraints that check requirements often have to be formulated in terms of the underlying formalism. This requires architects to know about the formalism, the transformed architecture and the verification environment. We aim to bridge this gap between the architectural domain and the underlying formalism. We propose a domain-specific language (DSL) which enables architects to define individual constraints in terms of the architecture. Our approach maps the constraints and results between the architectural and the formalism automatically. Our evaluation indicates good overall expressiveness, usability and space efficiency for different sized data flow restrictions. +
Standard, data-driven machine learning approaches learn relevant patterns solely from data. In some fields however, learning only from data is not sufficient. A prominent example for this is healthcare, where the problem of data insufficiency for rare diseases is tackled by integrating high-quality domain knowledge into the machine learning process.
Despite the existing work in the healthcare context, making general observations about the impact of domain knowledge is difficult, as different publications use different knowledge types, prediction tasks and model architectures. It further remains unclear if the findings in healthcare are transferable to other use-cases, as well as how much intellectual effort this requires.
With this Thesis we introduce DomainML, a modular framework to evaluate the impact of domain knowledge on different data science tasks. We demonstrate the transferability and flexibility of DomainML by applying the concepts from healthcare to a cloud system monitoring. We then observe how domain knowledge impacts the model’s prediction performance across both domains, and suggest how DomainML could further be used to refine both the given domain knowledge as well as the quality of the underlying dataset. +
Developing and approach for dynamic adaptation to service usage policies. +
In dieser Arbeit wird dieses Problem unter Zuhilfenahme des Wissens über kausale Abhängigkeiten verschiedener Tuningaufgaben vereinfacht. Da sich die Fragen nach einigen Parameterwerten oft nur dann stellen, wenn andere Parameter gewisse Werte einnehmen, ist es unsinnig, erstere in jedem Fall in den Optimierungsprozess einzubeziehen. Insbesondere erlaubt das entwickelte Verfahren das verlustfreie, simultane Autotuning voneinander abhängiger nominaler und Verhältnisparameter, ohne auf möglicherweise wertvolle Informationen über deren gegenseitige Einflussnahme aufeinander zu verzichten. +
E
Aktuelle Entwicklungen in der Softwaretechnik zeigen einen Trend zur Dezentralisierung von Softwaresystemen. Mit dem Einsatz von Techniken wie Cloud-Computing oder Micro-Services fließen immer mehr Daten über öffentliche Netzwerke oder über die Infrastruktur von Drittanbietern.
Im Gegensatz dazu führen aktuelle gesetzliche Änderungen wie die "General Data Protection
Regulations" der EU dazu, dass es für Softwareentwickler immer wichtiger wird sicherzustellen, dass die Datenflüsse ihrer Software gesetzliche Beschränkungen einhalten. Um dies trotz der stetig wachsenden Komplexität von Softwaresystemen zu ermöglichen, wurden verschiedenste modellbasierte Ansätze vorgeschlagen. Ein Nachteil der meisten Ansätze ist jedoch, dass sie oftmals keine voll automatisierte Analyse bezüglich der Verletzung Datenflussbeschränkungen ermöglichen.
Aus diesem Grund schlagen wir ein neues Metamodell zur Beschreibung von Datenflüssen von Softwaresystemen vor. Diese Metamodell ist so entworfen, dass eine automatisierte Übersetzung von Instanzen in ein Programm der logischen Programmiersprache Prolog ermöglicht wird. Dieses Programm erlaubt dann die einfache Formulierung von Regeln zur automatisierten Prüfung der Einhaltung von Datenflussbeschränkungen. Ein wichtiger Aspekt für den Entwurf und die Implementierung unseres Ansatzes war die Skalierbarkeit: Ziel war es, sicherzustellen dass unser Ansatz effizient einsetzbar ist.
Hierbei haben wir insbesondere Techniken zur Optimierung von Prolog Programmen entwickelt, deren Einsatzmöglichkeiten nicht nur auf unseren Ansatz beschränkt sind. +
Big data technology pushes the frontiers of science. A particularly interesting application of it is culturomics. It uses big data techniques to accurately quantify and observe language and culture over time. A milestone to enable this kind of analysis in a traditionally humanistic field was the effort around the Google Books project. The scanned books were then transformed into a so called N-gram corpus, that contains the frequency of words and their combinations over time. Unfortunately this corpus is enormous in size of over 2 terabytes of storage. This makes handling, storing and querying the corpus difficult. In this bachelor thesis, we introduce a novel technique to reduce the storage requirements of N-gram corpora. It uses Natural Language Processing to estimate the counts of N-grams. Our approach is able to prune around 30% more effective than state-of-the-art methods. +
Kurzfassung +
Graph Neural Networks (GNNs) have shown great potential for use cases that can be described as graphs. However, training GNNs presents unique challenges due to the characteristics of graph data. The focus of this thesis is to examine their learning abilities by developing a GNN-based surrogate model for the injection molding process from materials science. While numerical simulations can model the mold filling accurately, they are computationally expensive and require significant trial-and-error for parameter optimization. We propose representing the mold geometry as a static graph and constructing additional node and edge features from domain knowledge. We plan to enhance our model with a self-attention mechanism, allowing dynamic weighting of a node's neighbors based on their current states. Further improvements may come from customizing the model’s message passing function and exploring node sampling methods to reduce computational complexity. We compare our approach to conventional machine learning models w.r.t. predictive performance, generalizability to arbitrary mold geometries and computational efficiency.
This thesis is a follow-up work to a bachelor thesis written at the chair in 2022. +
Verification methods detect unexpected behavior of business process models before their execution. In many process models, verification depends on data values. A data value is a value in the domain of a data object, e.g., $1000 as the price of a product. However, verification of process models with data values often leads to state-space explosion. This problem is more serious when the domain of data objects is large. The existing works to tackle this problem often abstract the domain of data objects. However, the abstraction may lead to a wrong diagnosis when process elements modify the value of data objects.
In this thesis, we provide a novel approach to enable verification of process models with data values, so-called data-value-aware process models. A distinctive of our approach is to support modification of data values while preserving the verification results. We show the functionality of our approach by conducting the verification of a real-world application: the German 4G spectrum auction model. +
The k nearest neighbors (k-NN) of a time series are the k closest sequences within a
dataset regarding a distance measure. Often, not the entire time series, but only specific
time intervals are of interest, e.g., to examine phenomena around special events. While
numerous indexing techniques support the k-NN search of time series, none of them
is designed for an efficient interval-based search. This work presents the novel index
structure Time Series Envelopes Index Tree (TSEIT), that significantly speeds up the k-NN
search of time series in arbitrary user-defined time intervals. +
Ein Ansatz zur Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen für natürlichsprachliche Softwaredokumentation und Quelltext +
Wartbarkeit spielt eine zentrale Rolle für die Langlebigkeit von Softwareprojekten. Ein wichtiger Teil der Wartbarkeit besteht darin, dass die natürlichsprachliche Dokumentation des Quelltextes einen guten Einblick in das Projekt und seinen dazugehörigen Quelltext liefert. Zur besseren Wartbarkeit dieser beiden Software-Artefakte besteht die Aufgabe dieser Arbeit darin, Verbindungen zwischen den Elementen dieser beiden Artefakte aufzubauen. Diese Verbindungen heißen Trace Links und können für verschiedene Zwecke der Wartbarkeit genutzt werden. Diese Trace Links ermöglichen zum Beispiel die Inkonsistenzerkennung zwischen den beiden Software-Artefakten oder können auch für verschiedene Analysen benutzt werden. Um diese Trace Links nachträglich aus den beiden Software-Artefakten natürlichsprachlicher Dokumentation und Quelltext zu gewinnen, wird das bereits bestehende ArDoCo Framework benutzt und auf das Software-Artefakt Quelltext erweitert. Ebenfalls werden ArDoCos bestehende Entscheidungskriterien auf den neuen Kontext angepasst. Der neuartige Kontext führt zu Herausforderungen bezüglich der Datenmenge, die durch neue Entscheidungskriterien adressiert werden. Dabei zeugen die Ergebnisse dieser Arbeit eindeutige von Potenzial, weswegen weiter darauf aufgebaut werden sollte. +
Klassendiagramme ermöglichen die grafische Modellierung eines Softwaresystems.
Insbesondere zu Beginn von Softwareprojekten entstehen diese als handgezeichnete Skizzen auf nicht-digitalen Eingabegeräten wie Papier oder Whiteboards.
Das Festhalten von Skizzen dieser Art ist folglich auf eine fotografische Lösung beschränkt.
Eine digitale Weiterverarbeitung einer auf einem Bild gesicherten Klassendiagrammskizze ist ohne manuelle Rekonstruktion in ein maschinell verarbeitbares Diagramm nicht möglich.
Maschinelle Lernverfahren können durch eine Skizzenerkennung eine automatisierte Transformation in ein digitales Modell gewährleisten.
Voraussetzung für diese Verfahren sind annotierte Trainingsdaten.
Für UML-Klassendiagramme sind solche bislang nicht veröffentlicht.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines Datensatzes annotierter UML-Klassendiagrammskizzen für maschinelle Lernverfahren.
Hierfür wird eine Datenerhebung, ein Werkzeug für das Annotieren von UML-Klassendiagrammen und eine Konvertierung der Daten in ein Eingabeformat für das maschinelle Lernen präsentiert.
Der annotierte Datensatz wird im Anschluss anhand seiner Vielfältigkeit, Detailtiefe und Größe bewertet.
Zur weiteren Evaluation wird der Einsatz des Datensatzes an einem maschinellen Lernverfahren validiert.
Das Lernverfahren ist nach dem Training der Daten in der Lage, Knoten mit einem F1-Maß von über 99%, Textpositionen mit einem F1-Maß von über 87% und Kanten mit einem F1-Maß von über 71% zu erkennen.
Die Evaluation zeigt folglich, dass sich der Datensatz für den Einsatz maschineller Lernverfahren eignet. +
Diese Arbeit verfolgt das Ziel, ein natürlichsprachliches Dialogsystem zu entwickeln, welches zur Bearbeitung von Anfragen aus dem Umfeld eines Rechenzentrums verwendet werden kann. Das System ermöglicht die gleichzeitige Verwendung durch mehrere Nutzer, ohne dass sich diese während der Nutzung gegenseitig beeinflussen. Des Weiteren stellt die Einführung eines Kommunikationskanals zwischen Endanwendern und Experten eine wesentliche Erweiterung des Dialogsystems dar. Sie soll es ihm ermöglichen, Anfragen, welche es nur unzureichend beantworten kann, an einen Experten weiterzuleiten. Diese Erweiterung verfolgt das Ziel, die Zahl der erfolgreich gelösten Fragestellungen zu maximieren. Diese Arbeit umfasst die folgenden Schritte: nach einem ersten Grobentwurf und der Überlegung eines möglichen Dialogablaufs kann das System aus den zwei Komponenten dem Backend, welches den Kern des Dialogsystems bildet und für die Verarbeitung von Eingaben sowie die Antwortgenerierung zuständig ist, und dem Frontend, welches die Interaktion mit dem System ermöglicht, implementiert werden. Zuletzt wird es anhand der Anzahl an korrekt beantworteten Anfragen evaluiert. Zusätzlich wird ein Vergleich mit den auf den gleichen Datenbasen agierenden Internetauftritten gezogen. Dazu wurden 25 Teilnehmer eingeladen, an der Evaluation teilzunehmen. Insgesamt konnte das Dialogsystem 135 der 150 Fragen automatisiert beantworten. Weitere 13 Anfragen konnten gelöst werden, indem die Mehrmandantenfähigkeit des Systems ausgenutzt wurde und Experten zurate gezogen wurden. +
Ein modellbasierter Ansatz zur Bewertung der Vollständigkeit von verzahnten Sicherheits- und Risikoanalysen für E/E-Architekturen +
Die Cybersicherheit bereits in frühen Entwicklungsphasen zu betrachten, gewinnt in der Automobilindustrie zunehmend an Relevanz, um immer komplexer werdende Fahrzeuge gegen Angriffe abzusichern. Welche Teile eines Systemmodells in einer modellbasierten Sicherheitsbetrachtung bereits analysiert wurden, ist nicht eindeutig und meist nur händisch mit Expertenwissen zu ermitteln. Bestehende Ansätze liefern in der frühen Konzeptphase bestenfalls unvollständige Ergebnisse, da das Systemmodell nur skizzenhaft existiert. In dieser Arbeit wurde ein Konzept vorgestellt, mit dem Sicherheitsbetrachtungen bereits in der frühen Konzeptphase durch eine Metrik auf Vollständigkeit bewertet werden können. Dazu werden aus Systemzusammenhängen Elemente bestimmt, die in einer vollständigen Sicherheitsbetrachtung enthalten sein müssen. Diese Erwartung wird daraufhin mit der tatsächlichen Sicherheitsbetrachtung verglichen, um den Grad der Vollständigkeit zu bestimmen. Das Konzept wurde prototypisch implementiert und dessen Anwendbarkeit anhand einer Fallstudie aus dem EVITA Projekt evaluiert. +
Einbindung eines EDA-Programms zur Erstellung elektronischer Leiterplatten in das Vitruvius-Framework +
Mithilfe der modellgetriebenen Softwareentwicklung kann im Entwicklungsprozess eines Software-Systems, dieses bzw. dessen Teile und Abstraktionen durch Modelle beschrieben werden. Diese Modelle können untereinander in Abhängigkeitsbeziehungen stehen sowie über redundante Informationen verfügen. Um Inkonsistenzen zu vermeiden, werden Tools zur automatisierten Konsistenzhaltung eingesetzt.
In dieser Arbeit wird das EDA-Programm Eagle, das zur Erstellung elektronischer Schaltpläne und Leiterplatten genutzt wird, in das Vitruvius-Framework eingebunden. Bestandteile sind hierbei das Ableiten eines Ecore-Metamodells, das die Schaltplandatei von Eagle beschreibt, das Etablieren von Transformationen zwischen Ecore-Modellen und Schaltplandateien sowie das Extrahieren von Änderungen zwischen zwei chronologisch aufeinanderfolgenden Schaltplandateien. Die extrahierten Änderungen werden in das Vitruvius-Framework eingespielt, wo sie durch das Framework zu in Konsistenzbeziehung stehenden Ecore-Modellen propagiert werden. Zudem wird ein Verfahren eingesetzt, um Änderungen in der Schaltplandatei einem eindeutigen elektronischen Bauteil zuordnen zu können. Dies ist erforderlich, um Bauteile im Kontext mit anderen Programmen zu verfolgen, da die Eigenschaften eines Bauteils in verschiedenen Programmen variieren können. +