Aktuelle Masterarbeitsthemen
Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik
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Hinweis
Für alle neu am Lehrstuhl aufgenommenen Masterarbeiten gilt ab sofort ein verändertes Bewertungskonzept:
Die Gesamtleistung (24 ECTS) setzt sich aus zwei Teilleistungen zusammen, die jeweils bestanden werden müssen, damit die Gesamtleistung als bestanden gilt. Die schriftliche Ausarbeitung, die eigentliche Masterarbeit, geht zu 2/3 in die Bewertung ein (16 ECTS). Im Anschluss an die Abgabe der schriftlichen Ausarbeitung findet eine Präsentation der Masterarbeit in Form eines Vortrags (ca. 30 min) mit anschließender Diskussion (ca. 15 min) statt. Diese geht zu 1/3 in die Bewertung ein (8 ECTS).
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Effiziente neuronale Netze
Große neuronale Netze erfordern hohe Rechenleistung und führen damit sowohl zu einem hohen Stromverbrauch als auch zu einer schlechten Klimabilanz. Ansätze wie Pruning, Quantization oder Knowledge Distillation können hier zu deutlichen Verbesserungen bei guter Genauigkeit führen. Ziel der Arbeit ist, für ein Anwendungsbeispiel die Einsparungspotentiale zu evaluieren.
Betreuerin: Ladyna Wittscher
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ViT oder CNN für kleine Bilddatensätze?
Vision Transformer (ViT) eignen sich besonders für große Bilddatensätze, doch können sie auch für kleine Datensätze gute Ergebnisse liefern? Welche Eigenschaften von ViT sind nachteilig für kleine Bilddatensätze und wie schneiden sie im Vergleich zu CNN ab? Der Vergleich kann beispielsweise mit dem SVHN Datensatz durchgeführt werden.
Betreuerin: Ladyna Wittscher
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Prognose von Zeitreihen mithilfe von Foundation Models for Time Series Analysis
Das Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Nutzung von Foundation Models zur Prognose von Zeitreihendaten in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie bspw. Finanz- und Energiemärkten. Dabei sollen vortrainierte Modelle zum Einsatz kommen, die auf der leistungsfähigen Transformer-Architektur basieren und speziell für die Analyse komplexer Zeitreihendaten entwickelt wurden. Neben der praktischen Implementierung und Evaluierung der Modelle steht auch eine detaillierte Darstellung der Funktionsweise der entsprechenden Modellarchitektur im Fokus. Durch die Untersuchung ihrer Stärken und Schwächen soll bewertet werden, inwieweit diese Modelle klassische Methoden der Zeitreihenprognose ersetzen oder sinnvoll ergänzen können.
Betreuer: Sandro Kraft
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Prognose der Einspeiseleistung einer PV-Anlage der Stadtwerke Jena GmbH
Eine zuverlässige Prognose der Einspeiseleistung von PV-Anlagen ist für die Stadtwerke essentiell, um hohe Ausgleichskosten zu vermeiden, den Netzbetrieb zu optimieren und effiziente Handelsstrategien zu entwickeln. Zur Verbesserung der Prognose sollen in dieser Arbeit Modelle entwickelt und getestet werden, die sowohl historische Einspeisedaten als auch relevante externe Faktoren wie Klima- und Wetterdaten deutscher Wetterstationen berücksichtigen.
Betreuer: Sandro Kraft
Information
Schauen Sie sich gern in beiden Bereichen um. Die vorgeschlagenen Bachelorthemen lassen sich meist zu Masterthemen erweitern sowie einige der vorgeschlagenen Masterthemen zu Bachelorthemen verkürzen. Falls Sie einen eigenen Themenwunsch haben, kann vielleicht auch dieser realisiert werden. Sprechen Sie uns an.
Die Kontaktinformationen der jeweiligen Betreuer finden Sie unter Team.