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\documentclass[a4paper,oneside]{scrartcl}
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\usepackage{amssymb, amsmath} % needed for math
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\usepackage[utf8]{inputenc} % this is needed for umlauts
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\usepackage[ngerman]{babel} % this is needed for umlauts
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\usepackage[T1]{fontenc} % this is needed for correct output of umlauts in pdf
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\begin{document}
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Das Finden des Namens eines unbekannten Symbols ist häufig schwierig. Es ist
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allerdings einfach das Symbol zu schreiben. In dieser Bachelor-Arbeit werden
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mehrere Systeme vorgestellt, welche den Bewegungsablauf des Stifts benutzen um
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die handgeschriebenen Symbole zu klassifizieren. Fünf Vorverarbeitungsschritte,
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ein Algorithmus zur Vermehrung der vorhandenen Datensätze, fünf Features und
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fünf Varianten des Trainings von Multilayer-Perzeptronen. Diese wurden mit
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166898 Datensätzen, welche in zwei Crowdsourcing-Projekten gesammelt wurden,
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evaluiert. Die Ergebnisse der Evaluation dieser 21 Experimente wurden genutzt
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um einen optimierten Klassifizierer zu erstellen. Dieser hat einen TOP 1
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Fehler von weniger als 17.5\% und einen TOP 3 Fehler von 4.0\%. Das stellt eine
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Verbesserung von 18.5\% des TOP 1 Fehlers und 29.7\% des TOP 3 Fehlers
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dar.
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\end{document}
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