Leistung

Wald LiDAR – Herunterladen

Die Technologie der Lichtdetektion und -entfernung (LIDAR) ist zu einem wesentlichen Werkzeug für den Umweltschutz geworden. Lidar ist eine Technologie, die einen Laser verwendet, um ein Objekt oder eine Oberfläche zu zielen und die Rückkehr des reflektierten Lichts zum Empfänger zu zeitlich zu erfassen. Sie kann beispielsweise verwendet werden, um computerisierte 3D-Darstellungen von Bereichen auf der Erdoberfläche zu erzeugen. Infolgedessen haben Ökologen und Biologen in dieser Technologie den besten Partner für Erkennungs-, Klassifizierungs- und Naturschutzaktivitäten gefunden. Diese Technologie erfordert jedoch erhebliche Rechenressourcen, um die Millionen von Punkten zu verarbeiten, die für einen einzelnen Quadratmeter Analyse gewonnen werden. Alle diese Punkte müssen klassifiziert und segmentiert werden, und es gibt verschiedene mathematische und rechnerische Methoden, die verwendet werden können, um all diese Daten zu verarbeiten und lesbare sowie interpretierbare Ergebnisse zu liefern. Dieses Datenset enthält eine LIDAR-Darstellung von drei Bäumen. Jeder Punkt wird durch seine X-, Y- und Z-Koordinaten dargestellt. Daher hat das Datenset nur drei Eingangsvariablen (x,y,z) und ein Ziel (Baum).

Ziel: Baum

Datenquelle: CIFOR und Wageningen Universität

Lizenz: Daten Dateien © CIFOR und Wageningen Universität

Referenz:

Gonzalez de Tanago, J, Lau, A, Bartholomeus, H, et al. (2018). Schätzung der oberirdischen Biomasse großer tropischer Bäume mit terrestrischem LiDAR. Methods Ecol Evol. 9: 223–234. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12904

Higgs-Boson – Herunterladen

Dieser Datensatz enthält eine Benchmark-Aufgabe für Machine-Learning-Klassifikationsalgorithmen, die darauf ausgelegt ist, zwischen einem Signalprozess, bei dem neue theoretische Higgs-Bosonen produziert werden, und einem Hintergrundprozess mit identischen Zerfallsprodukten, aber unterschiedlichen kinematischen Merkmalen zu unterscheiden (Baldi P. et al, 2014). Der Datensatz enthält die folgenden Spalten: die Zielspalten (“Label”)  ist das Klassenlabel (1 für Signal, 0 für Hintergrund). Es gibt 28 Merkmale (21 Low-Level-Merkmale und dann 7 High-Level-Merkmale): lepton pT, lepton eta, lepton phi, fehlende Energiedimension, fehlende Energie phi, jet 1 pt, jet 1 eta, jet 1 phi, jet 1 b-tag, jet 2 pt, jet 2 eta, jet 2 phi, jet 2 b-tag, jet 3 pt, jet 3 eta, jet 3 phi, jet 3 b-tag, jet 4 pt, jet 4 eta, jet 4 phi, jet 4 b-tag, m_jj, m_jjj, m_lv, m_jlv, m_bb, m_wbb, m_wwbb. Die detaillierte Beschreibung dieser Spalten ist in Baldi P. et al. 2014 zu finden.

Ziel: Etikett

Datenquelle: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/higgs

Lizenz: Daten Dateien © Daniel Whiteson

Referenz:

Baldi, P., Sadowski, P., & Whiteson, D. (2014). Suche nach exotischen Teilchen in der Hochenergiephysik mit Deep Learning. Nature Communications, 5(1), 1-9.

Physik universelle Gesetze – Herunterladen

Maschinenlernalgorithmen werden derzeit verwendet, um die Entdeckung von physikalischen Prinzipien und Governing Equations basierend auf Daten zu automatisieren, anstatt komplexe Gleichungssysteme zu lösen. Indem wir das klassische Problem der Modellierung fallender Objekte unterschiedlicher Größen und Massen ansprechen, können wir eine Reihe von schwierigen Problemen identifizieren, die von modernen datengestützten Methoden für die automatisierte Physikentdeckung verwaltet werden müssen. Wir zielen darauf ab, das klassische Problem der Modellierung fallender Objekte unterschiedlicher Größen und Massen für die automatisierte Physikentdeckung anzugehen. Theoretische Forschung zu Fluidkräften auf einer idealisierten Kugel hat zu einer umfangreichen Geschichte der wissenschaftlichen Forschung geführt. Neben der Schwerkraft und dem Widerstand kann die Trajektorie eines Balls durch seinen Spin über die Magnus-Kraft oder Auftriebskraft, die orthogonal zum Widerstand wirkt, verändert werden. Weitere Variablen, die die von einem fallenden Ball erzeugten Kräfte beeinflussen können, sind Lufttemperatur, Wind, Höhe und die Form der Balloberfläche (de Silva et al. 2020). Die Datenquelle ist der Artikel “Entdeckung der Physik aus Daten: Universelle Gesetze und Diskrepanzen (de Silva et al. 2020). Der Datensatz umfasst Beobachtungen für neun verschiedene Arten von Bällen: einen Golfball, einen Baseball, einen Tennisball, einen blauen Basketball, einen grünen Basketball, einen Whiff-Ball, einen gelben Whiffle-Ball und einen orangefarbenen Whiffle-Ball.

Ziel: Landungszeit

Datenquelle: https://www.frontiersin.org/files/Articles/479363/frai-03-00025-HTML/image_m/frai-03-00025-t001.jpg

Lizenz: Daten © Silva, B. M., Higdon, D. M., Brunton, S. L., Kutz, J. N

Referenz:

de Silva, B. M., Higdon, D. M., Brunton, S. L., & Kutz, J. N. (2020). Entdeckung der Physik aus Daten: Universelle Gesetze und Diskrepanzen. Frontiers in Artificial Intelligence, 3, 25. https://doi.org/10.3389/frai.2020.00025

Telekommunikationskündigung – Herunterladen

Kundenabwanderung, auch bekannt als Kundenattrition, bezieht sich auf den Prozentsatz der Kunden, die aufhören, die Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu nutzen. Es ist eine wichtige Kennzahl für ein Telekommunikationsunternehmen, da die Kundenabwanderung erhebliche finanzielle Auswirkungen haben kann. Telekommunikationsunternehmen haben typischerweise hohe Fixkosten, wie die Kosten für den Aufbau und die Wartung von Netzwerken und Infrastrukturen, und diese Kosten müssen über eine große Kundenbasis verteilt werden, um finanziell tragfähig zu sein. Wenn die Rate der Kundenabwanderung hoch ist, kann dies zu einem Rückgang der Gesamtzahl der Kunden führen, was es für das Unternehmen schwieriger machen kann, seine Fixkosten zu decken. Dies kann letztendlich zu einem Rückgang der Rentabilität führen. Durch die Verfolgung der Kundenabwanderungsrate kann ein Telekommunikationsunternehmen Trends und Muster im Kundenverhalten identifizieren und Maßnahmen ergreifen, um die Bindung zu verbessern und die Abwanderungsrate zu senken. Dies könnte die Bereitstellung wettbewerbsfähigerer Preise, die Verbesserung des Kundenservice oder die Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen umfassen, die für Kunden attraktiver sind.

Ziel: Abwanderung

Datenquelle: Datensatz angepasst von der IBM Business Analytics Community (https://community.ibm.com/community/user/businessanalytics/blogs/steven-macko/2019/07/11/telco-customer-churn-1113).

Lizenz: Datendateien © IBM

Wetterdaten – Herunterladen

Die Vorhersage des Wetters ist aus verschiedenen Gründen für Gemeinschaften wichtig. Zunächst einmal können genaue Wettervorhersagen den Menschen helfen, sicher zu bleiben, indem sie ihnen ermöglichen, sich auf extreme Wetterereignisse wie Hurrikane, Überschwemmungen und Schneestürme vorzubereiten. Wenn eine Gemeinschaft beispielsweise weiß, dass ein großer Sturm bevorsteht, kann sie Schritte unternehmen, um ihre Häuser abzusichern, gegebenenfalls zu evakuieren und Vorräte anzulegen. Neben Sicherheitsbedenken sind genaue Wettervorhersagen auch aus wirtschaftlichen Gründen wichtig. Viele Unternehmen und Branchen sind vom Wetter betroffen und sind auf genaue Vorhersagen angewiesen, um ihre Abläufe zu planen und informierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise müssen Landwirte wissen, wie das Wetter sein wird, um zu entscheiden, wann sie ihre Ernte pflanzen und ernten, und Bauunternehmen müssen wissen, ob es heiß oder kalt sein wird, um ihre Arbeitspläne zu erstellen. Schließlich sind genaue Wettervorhersagen wichtig für das tägliche Leben. Sie ermöglichen es den Menschen, ihre Aktivitäten im Freien zu planen und Entscheidungen darüber zu treffen, was sie tragen und wie sie reisen. Sie können auch die Stimmung und das Wohlbefinden der Menschen beeinflussen, da schlechtes Wetter die Menschen niedergeschlagen machen oder sogar ihre psychische Gesundheit beeinträchtigen kann.

Ziel: Wetter

Datenquelle: Adapted von historischen stündlichen Wetterdaten 2012-2017 (https://www.kaggle.com/datasets/selfishgene/historical-hourly-weather-data?select=pressure.csv).

Lizenz: Dieser Datensatz wird unter der Open Database License zur Verfügung gestellt: http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/. Alle Rechte an einzelnen Inhalten der Datenbank sind unter der Datenbank-Inhaltslizenz lizenziert: http://opendatacommons.org/licenses/dbcl/1.0/