Tristan FunkenGuided Visual Interactive Exploration and Labeling of Industrial Sensor Data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-9415-2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Series: | Informatik | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords: | visual analytics; exploratory data analysis; interactive machine learning; data labeling; manufacturing; sensor data | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Type of publication: | Thesis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Language: | English | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pages: | 192 pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Figures: | 49 figures | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weight: | 338 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 24 x 17 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Binding: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Price: | 58,80 € / 73,60 SFr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Published: | March 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Buy: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.2370/9783844094152 (Online document) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Download: | Available PDF-Files for this title: You need the Adobe Reader, to open the files. Here you get help and information, for the download. These files are not printable.
User settings for registered users You can change your address here or download your paid documents again.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recommendation: | You want to recommend this title? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Review copy: | Here you can order a review copy. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Link: | You want to link this page? Click here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Export citations: |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: | Comprehensive, accurately labeled sensor datasets are an essential prerequisite for training supervised machine learning models used for tasks such as quality control, predictive maintenance, and defect detection in the manufacturing industry. However, the provision of such datasets still poses two specific challenges: first, performing exploratory data analysis (EDA) to provide data scientists with the necessary knowledge in the domain context to label the data, and second, a lack of visual interactive labeling (VIAL) approaches to efficiently annotate large volumes of industrial sensor data with accurate labels. This dissertation proposes the innovative VIEDAL process, integrating guidance systems for both EDA and VIAL tasks. Drawing from real-world use cases, this thesis presents a detailed system design to support each task, addressing feasibility and usefulness through a comprehensive design study. The EDA guidance system records domain expert interactions to generate guided sessions for novices, while the VIAL guidance system incorporates unsupervised and active learning approaches to streamline dataset annotation. Through user studies, the effectiveness of the proposed systems is evaluated, demonstrating reproducibility of expert key insights through generated EDA sessions and faster creation high quality labeled datasets. Additionally, this work discusses approaches for transferring recorded EDA sessions and VIAL models between use cases to streamline future guidance system implementations. The results of this thesis provide a foundational for further research to expedite the creation of labeled sensor datasets, thereby facilitating faster development and integration of machine learning models for enhancing production processes in the manufacturing industry. |