Spectral Graph Theory auf Webseiten

• Visualisierung von Laplace Eigenvektoren auf Website- und Prozessgraphen 

Website-Seiten nach Themenähnlichkeit gruppieren

• Datenerhebung und Reinigung (Seitentext)
• Clustering und Visualisierung (TfidfVectorizer, KMeans, PCA, t-SNE, WordClouds)
  

• Datenerfassung mit eigenem Web-Scraper-Code, HTML-Parsing und Bereinigung von Daten.
  
• Datenanalyse und Visualisierung der Ergebnisse mit Tableau

• Automatisches Werkzeug zur Erkennung von Bild-Fokuspunkten in Media Management Systemen [basierend auf Masterarbeit]
  

Automatische Themen-Extraktion für Kommentare in Social Media Kanälen

• Entwicklung einer Datenbereinigungs-und-aufbereitungs pipeline (NLP Pipeline)
• Themen Modellierung mithilfe eines Clustering-Algorithmus
• Visualisierung entdeckter Themen und statistische Analyseergebnisse
• Verfassen eines technischen Berichts

Identifizieren von exakten und teilweise übereinstimmenden Datensätzen aus mehreren Quellen

• Bereinigen von Datensätzen (mit Informationen wie Name, Geburtsort, Immatrikulationsnummer usw.) in Excel-Tabellen.
• Identifizieren ähnlicher Datensätze mithilfe einer Entfernung Metrik und Speichern in einer JSON-Datei.

Erkennung hervorstechender Objekte mithilfe AttentionMask

• Entwicklung eines tiefen Convolutional Neural Network zur Einbeziehung und Bestimmung der Nützlichkeit der ?objectness attention? bei der Segmentierung des hervorstechendsten Objekts in einem Bild. Das Modell ist Skalierbar, da es mit dem Caffe Deep Learning Framework auf den großen COCO und MSRA-B Datensätzen trainiert wurde.

• Warenkorbanalyse für Nutzfahrzeuge-Showroom Daten 
• Explorative Datenanalyse zur Erstellung Personas von Adobe-Analytics und Google-Analytics Daten
• Entwicklung eines Cronjobs, der eine E-Mail-Benachrichtigung sendet, wenn der Festplattenspeicher die Grenzwerte überschreitet
• Entwicklung einer Shiny App, um den potenziellen Suchverkehr pro Monat für eine Website zu berechnen, die auf Sistrix positionen und Eingaben von Google Adwords Keyword Planner basiert

Entwerfen eines persönlichkeitsgetriebenen Roboters, der in einem Würfelspiel-Szenario mit einem Menschen interagiert

• Entwicklung des Moduls, mit dem der Roboter ein menschliches Gesicht erkennen, verfolgen und Gesichtsausdrücke durch ein Convolutional Neural Network erkennen kann.