Kernel-Methoden vs. neuronales Netz auf Chromatographie-Daten
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhaeltst rund 12 000 Chargen mit je einem 800-Punkt-Chromatogramm (numerische Zeitreihe) plus Zielspalte (konform/abweichend). Implementiere zwei Vergleichsmodelle: (1) Kernel-SVM mit RBF-Kernel auf gepufferten Features (Peakhoehen + Peakflaechen) und (2) ein 3-schichtiges Feedforward-Netz auf den Rohzeitreihen. Bewerte beide mit 5-facher stratifizierter Kreuzvalidierung. Berichte Genauigkeit, F1-Score, Trainings- + Inferenzzeit, und schreibe eine 2-seitige Empfehlung an die Qualitaetsleitung, die ueber Genauigkeit hinaus Erklaerbarkeit + Wartung adressiert.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Vergleiche Kernel-SVM und neuronales Netz auf Chromatographie-Daten und empfehle die wartungsaermere Loesung mit ausreichender Genauigkeit.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Den RBF-Kernel als implizite Featureabbildung verstehen und richtig anwenden
- Kernel-Methoden und kleine neuronale Netze auf einem realen wissenschaftlichen Datensatz fair vergleichen
- Erklaerbarkeit + Wartungskosten als Bewertungsachsen neben Genauigkeit fuehren
- Eine Methodenwahl fuer eine regulierte Anwendung argumentieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenML Researcher
Eine methodische Vergleichsstudie zwischen einer klassischen und einer Deep-Learning-Methode fair durchzufuehren und schriftlich zu verteidigen ist eine Kernkompetenz fuer ML-Forscher:innen in industriellen Anwendungslaboren.
Dieses Projekt schärft
- kernel-methods
- neural-networks
- model-evaluation
Applied AI Scientist
Ein wissenschaftliches Messverfahren in eine ML-Lerntask zu uebersetzen und die Empfehlung an eine regulierte Fachabteilung zu adressieren ist Tagesgeschaeft im angewandten KI-Bereich der Pharma- und Chemiebranche.
Dieses Projekt schärft
- feature-engineering
- model-evaluation
- kernel-methods
Research Scientist
Saubere Cross-Validation und faire Modellvergleiche sind die Hygieneanforderungen, die Junior-Research-Scientists in den ersten Monaten verinnerlichen muessen.
Dieses Projekt schärft
- model-evaluation
- neural-networks
- kernel-methods
Noch eine Sache