TY  - THES
U1  - Abschlussarbeit (Bachelor)
A1  - Turuc, Büsra
T1  - Lernen von maritimen Aktivitätsmustern aus Schiffsbewegungsdaten
N2  - Die Arbeit untersucht die Anwendung von maschinellem Lernen zur Erkennung von Aktivitäten von Schiffen anhand von AIS-Signalen. Das Automatic Identification System (AIS) wird von Schiffen genutzt, um Informationen über ihren Status in regelmäßigen Intervallen zu übertragen. Auf Basis der Daten wurden mithilfe von Machine Learning-Algorithmen aus der Gruppe der überwachten Klassifikationsalgorithmen Modelle gelernt, die in der Lage sind zu erkennen, welcher Aktivität ein Schiff zu einem Zeitpunkt nachgeht. 
Da das erfolgreiche Lernen eines Modells von einer sorgfältigen Datenvorbereitung abhängt, wurden verschiedene Verfahren zur Datenvorbereitung verwendet. Anschließend wurden verschiedene Algorithmen eingesetzt, darunter der Random Forest und k-NN, um Modelle zu lernen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Aktivitäten mit einer Genauigkeit von bis zu 99% erkannt werden konnten, wenn in der Datenvorbereitung geeignete Verfahren gewählt wurden.
KW  - Machine Learning
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Automatic Identification System <Schifffahrt>
Y2  - 2023
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-29840
U6  - https://doi.org/10.25968/opus-2984
DO  - https://doi.org/10.25968/opus-2984
SP  - 60
S1  - 60
ER  -