'...Zugriffsfehler im Modul xyz...' - solche oder ähnliche Fehlermeldungen sehen Benutzer von Computern meist dann, wenn sie versuchen mit einem Programm Operationen auszuführen, die fehlerhaft programmiert wurden. Die Ursachen für derartige Fehler sind dabei recht vielfältig. Oftmals sind sie bereits in der benutzten Programmiersprache zu suchen, dazu kommen zusätzlich Fehler in den Compilern, Beschränkungen in dem Betriebssystem sowie Seiteneffekte anderer Programme, wie z.B. falsches Speichermanagement. Angeführt wird die Liste möglicher Fehlerquellen allerdings vom Menschen selbst. Wobei auch hier noch zu unterscheiden ist, ob der Mensch einen Fehler aus Unwissenheit gemacht hat, oder ob er dessen Relevanz einfach unterschätzt hat. In beiden Fällen wird es immer schwer sein in einem Endprodukt die genaue Ursache eines Fehlverhaltens zu lokalisieren. Ähnlich wie es zu Problemen bei der Erstellung von Software kommen kann, treten natürlich auch während der Entwicklung einer Schaltung grundlegende Schwierigkeiten auf...

The diploma thesis is focused on the use of artificial intelligence methods for evaluating the fault condition of machinery. The evaluated data are from a vibrodiagnostic model for simulation of static and dynamic unbalances. The machine learning methods are applied, specifically supervised learning. The thesis describes the Spyder software environment, its alternatives, and the Python programming language, in which the scripts are written. It contains an overview with a description of the libraries (Scikit-learn, SciPy, Pandas ...) and methods — K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT) and Random Forests Classifiers (RF). The results of the classification are visualized in the confusion matrix for each method. The appendix includes written scripts for feature engineering, hyperparameter tuning, evaluation of learning success and classification with visualization of the result.