• Medientyp: Elektronische Hochschulschrift; Dissertation; E-Book
  • Titel: Big Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen
  • Beteiligte: Marten, Dennis (gnd 1175989800) [VerfasserIn]
  • Erschienen: Universität Rostock Rostock, 2021 2021
  • Sprache: Nicht zu entscheiden
  • DOI: https://doi.org/10.18453/rosdok_id00004113
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: In dieser Arbeit wird untersucht, inwiefern parallele relationale Datenbanksysteme für Methoden der Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen gewinnbringend eingesetzt werden können. Der Fokus liegt hierbei auf der effizienten und skalierbaren Umsetzung und Komposition von Basisoperatoren der linearen Algebra. Dies ermöglicht neben der Umsetzung zugehöriger Machine-Learning-Verfahren die Einbeziehung zahlreicher weiterer Methoden des wissenschaftlichen Rechnens. Für die potenzielle Umsetzung solcher werden daher zahlreiche Aspekte diskutiert und experimentell ausgewertet.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang