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Pausenerkennung

Das Projekt beschäftigt sich mit der Pausendetektierung in Telemetriedaten einer Fahrzeugflotte anhand von Machine Learning Algorithmen.

Machine Learning Algorithmen

In diesem Projekt wurden telemetrisch übermittelte Flottendaten analysiert, um Pausenzeiten zu erkennen. Um sicherzustellen, dass die Daten für die weitere Analyse geeignet sind, wurde zunächst die Datenqualität intensiv untersucht.

Im nächsten Schritt wurden Trainingsdaten generiert und entsprechend getaggt, um maschinelle Lernmodelle zur Pausenerkennung zu entwickeln. Verschiedene Modelle wurden erstellt, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Anschließend wurden die Modelle trainiert, verifiziert und optimiert, um ihre Genauigkeit und Leistungsfähigkeit zu maximieren. Dabei wurde auch ein Vergleich mit konventionellen Methoden durchgeführt, um die Effektivität der maschinellen Lernansätze zu bewerten.

Um die Skalierbarkeit im Speicher- und Rechenbereich zu gewährleisten, wurde die Analyse in einer AWS Cloud Umgebung aufgebaut. Dies ermöglichte eine flexible und ressourceneffiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Nach erfolgreicher Entwicklung und Optimierung der Modelle wurden die Ergebnisse auf die gesamte Fahrzeugflotte und größere Datenmengen skaliert, um die Performance in realen Szenarien zu überprüfen.

Das Ergebnis des Projekts war eine 98%ige Genauigkeit des Modells und hat somit gezeigt, dass der Einsatz von maschinellem Lernen eine effektive Methode zur Erkennung von Pausen ist.