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Vergleich verschiedener Lernmethoden neuronaler Netze bei der Analyse von „Social Media“ Inhalten
(2018)
The goal of this bachelor thesis was the comparison of different learning methods in neural networks. The methods were applied to detect hate posts on social media plat-forms like twitter. To achieve this, a supervised Recurrent Neural Network and a self-supervised Word2Vec model were implemented. The results of both implementations show the importance of choosing the correct dataset and a learning method generating significant results. The problems of both implementations were identified and formulated into possible solutions to achieve more accurate predictions in future. This thesis is of high interest for students and developers in the area of sentiment analysis.
Untersuchung des Potentials Neuronaler Netze für Regelungsprozesse am Beispiel eines Betonverteilers
(2018)
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Nutzung Neuronaler Netze für die Steuerung eines Betonverteilers. Nach der Erläuterung der Grundlagen Neurona-ler Netze wird ein Netz entworfen und ein Test anhand realistischer Testdaten durch-geführt. Nach einer ausführlichen Beschreibung des Umfelds des Anwendungsfalls (Betonverteiler), sowie der Grundlagen Neuronaler Netze, ihrer Lernverfahren und ihrer Einsatzmöglichkeiten in der Regelungstechnik erfolgt der Entwurf eines Ansatzes zur Konstruktion eines Netzes für den Betonverteiler als Anwendungsfall sowie die Beschreibung der Implementation von Simulationsmodell und neuronalem Netz.