Masterarbeit, 2020
189 Seiten, Note: 1,0
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erkennung von Betrug und Anomalien im Kontext der Elektromobilität. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen die automatisierte Erkennung von betrügerischen Aktivitäten im Bereich des Ladens von Elektrofahrzeugen ermöglicht. Die Arbeit untersucht verschiedene Algorithmen, analysiert deren Stärken und Schwächen und entwickelt ein optimales System zur Betrugserkennung.
Elektromobilität, Betrugserkennung, Anomalieerkennung, Machine Learning, Big Data, Algorithmen, Datenanalyse, Feature Engineering, logistische Regression, Random Forest, k-Nearest Neighbour, Bayes`sches Lernen, Multilayer Perzeptron.
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