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Vorträge
| Vortragende(r)
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Dennis Vetter
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| Titel
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Batch query strategies for one-class active learning
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| Vortragstyp
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Proposal
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| Betreuer(in)
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Holger Trittenbach
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| Vortragssprache
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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One-class classifiers learn to distinguish normal objects from outliers. These classifiers are therefore suitable for strongly imbalanced class distributions with only a small fraction of outliers. Extensions of one-class classifiers make use of labeled samples to improve classification quality. As this labeling process is often time-consuming, one may use active learning methods to detect samples where obtaining a label from the user is worthwhile, with the goal of reducing the labeling effort to a fraction of the original data set. In the case of one-class active learning this labeling process consists of sequential queries, where the user labels one sample at a time. While batch queries where the user labels multiple samples at a time have potential advantages, for example parallelizing the labeling process, their application has so far been limited to binary and multi-class classification. In this thesis we explore whether batch queries can be used for one-class classification. We strive towards a novel batch query strategy for one-class classification by applying concepts from multi-class classification to the requirements of one-class active learning.
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| Vortragende(r)
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Jonas Kunz
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| Titel
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Efficient Data Flow Constraint Analysis
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Robert Heinrich
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| Vortragssprache
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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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.
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