23. Juli 2019
Veröffentlichung über Anomaly Detection auf der ICDM 2019
Auf der 19th Industrial Conference on Data Mining (www.data-mining-forum.de/) in New York hat Dr. Krause am 17.7.2019 unseren Beitrag Anomaly Detection in Univariate Time Series: An Empirical Comparison of Machine Learning Algorithms vorgestellt. Koautoren sind neben Frau Däubener Dr. Sebastian Schmitt (Honda Research Institute Europe GmbH) und Dr. Hao Wang (Universität Leiden). Die Arbeit vergleicht anhand eines statistischen Tests eine Vielzahl von maschinellen Lernverfahren hinsichtlich der Anwendbarkeit zur Anomalieerkennung auf univariaten Testdatensätzen. Der Artikel ist auf Anfrage erhältlich.