Timo Nolle

nameTimo Nolle
positionResearch Assistant
eMailnolle (AT)tk(DOT)tu-darmstadt(DOT)de
phone+49 (6151) 16 - 23192
fax+49 (6151) 16 - 23202
officeS2|02 B102
postal addressTU Darmstadt - FB 20
FG Telekooperation
Hochschulstraße 10
D-64289 Darmstadt
Germany

Research Interests

  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Artificial Intelligence
  • Data Science

Publications

Displaying results 1 to 3 out of 3

Process Compliance Checking using Taint Flow Analysis
Alexander Seeliger, Timo Nolle, Benedikt Schmidt, Max Mühlhäuser
In: Proceedings of the 37th International Conference on Information Systems (ICIS), vol. 37, p. 1-18, December 2016.
http://aisel.aisnet.org/icis2016/DataScience/Presentations/6/.

Unsupervised Anomaly Detection in Noisy Business Process Event Logs Using Denoising Autoencoders
Timo Nolle, Alexander Seeliger, Max Mühlhäuser
In: Calders, Toon; Ceci, Michelangelo; Malerba, Donato: Discovery Science: 19th International Conference, DS 2016, Bari, Italy, Proceedings, p. 442-456, Calders, Toon Ceci, Michelangelo Malerba, Donato, October 2016. ISBN 978-3-319-46307-0.
http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46307-0_28.

Data-driven Detection of Congestion-affected Roads
Timo Nolle, Immanuel Schweizer, Frederik Janssen
2014.

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Theses

2 Entries found


07.07.2016

Factor Analysis by Reverse Engineering Deep Neural Networks

Bachelor Thesis, Master Thesis

in progress


Neural networs pop up all over the place in current research. They won many competitions and achieved state-of-the-art results in many domains such as object recognition in images or videos. However, we still do not know how these networks reach such extraordinary understanding of the domains. Many approaches have been proposed that try to find the task one specific neuron has been trained to do, but most approaches try to achieve this by arbitrarily changing the input until a neuron fires. Then you can imply from the input what the specific neuron “likes”. More interesting it would be to ask the neuron itself “What do you like?”.

17.10.2016

Change Point Detection in Processes

Master Thesis

finished


Prozesse begegnen uns an vielen Stellen des Alltags: beim Online-Kauf, Hotlines oder Paketlieferungen. Prozesse geben vor wie ein bestimmtes Ziel zu erreichen ist. Oft passiert es aber, dass Prozesse nicht so ausgeführt werden, wie sie es eigentlich sollen, was man meist als Kunde als Erster mitbekommt. Diese Probleme treten für Unternehmen oft unentdeckt und ohne konkret bekannten Zeitpunkt auf. Damit gegengesteuert werden kann, ist es essentiell zu wissen, ob und wann ein Prozessproblem auftritt.


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