Bei der systematischen Literaturrecherche zu Methoden der Szenarioauswahl, wie Adaptive und Importance Sampling, stehen die neuesten Regressionstechniken im Fokus. Dabei werden Neurale Netze und Gaussian Processes als zentrale Elemente betrachtet. Ein innovativer hybrider Ansatz kombiniert diese Methoden mit Uncertainty-Quantification, insbesondere Conformal Prediction. Zudem werden gezielte Fehlabschätzungen in Testräumen konstruiert und geeignete Evaluierungsmetriken definiert. Die Untersuchung der Stichprobensensitivität bietet wichtige Erkenntnisse über die methodische Robustheit. Für optimales Verständnis sind Kenntnisse in Data Science, Automatisierungstechnik oder Elektrotechnik und Erfahrung mit PyTorch oder Scikit-learn von Vorteil. ‒ +
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