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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.
AlphaGo’s victory against Lee Sedol in the game of Go has been a milestone in artificial intelligence. After this success, the team behind the program further refined the architecture and applied it to many other games such as chess or shogi. In the following thesis, we try to apply the theory behind AlphaGo and its successor AlphaZero to the game of Abalone. Due to limitations in computational resources, we could not replicate the same exceptional performance.