Hallo zusammen, das sind beides schon recht herausfordernde Aufgaben, aber ich denke, das sollte für euch machbar sein. Ich würde eher den ersten Datensatz angehen, da sehe ich mehr Chancen brauchbare Ergebnisse zu bekommen, ohne dass man sich lange um vernünftige Features kümmern muss. Ich finde hier als erste Aufgabe die Klassifikation der Walking Condition schon recht spannend. Wenn das gut klappt, könnt ihr ja noch eine andere Fragestellung auf dem Datensatz angehen. Ihr werdet euch hier als erstes um die diskreten/kategorischen Features kümmern müssen (Joint Number und Leg Number). Da macht es (zumindest für die Joints) vermutlich Sinn die mittels "one-hot-encoding" zu transformieren. Vielleicht ist es aber sogar sinnvoller die entsprechenden Werte ganz rauszulassen, wenn ihr das Ganze analysiert. Da werdet ihr ein bisschen probieren müssen. Anschließend wird es wohl darum gehen vernünftige Features aus den jeweiligen Zeitreihen zu bauen. Hier könnte es Sinn machen über 1d CNNs nachzudenken oder vielleicht auch mal (gefensterte) Fouriertransformationen oder Wavelettransformationen anzuschauen. Bleibt euch überlassen, was ihr euch hier anschauen wollt, aber da wird man vermutlich ein wenig rumprobieren müssen was gut funktioniert und was nicht. Viele Grüße, Bastian Bohn Am 26.06.23 um 18:22 schrieb Leo Diedering:
Dear Mllab team,
we have found two datasets which might be interesting for the final project. We know it is rather late but if you have time, could you maybe have a quick look at them, whether they would be suitable for the final project?
Thanks in advance!
The first data set contains multivariate gait data and our ideas would be e.g. to do a classification to predict the walking condition or maybe even the subject, or a regression to predict movements.
https://archive-beta.ics.uci.edu/dataset/760/multivariate+gait+data
The second data set is traffic flow forecasting and we would imagine to be able to work with similar techniques as for the provided Rhine dataset.
https://archive.ics.uci.edu/dataset/608/traffic+flow+forecasting
Kind regards,
Leo Diedering, Enno Igel
-- Dr. Bastian Bohn Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI Abteilung Numerische Datenbasierte Vorhersage (NDV) Schloss Birlinghoven 53757 Sankt Augustin Tel.: +49 2241 14 4225 https://www.scai.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/numerische-datenbasierte-...