Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning
Organisation: Professur
Forschungsschwerpunkte
Forschung
Wir interessieren uns für statistisches maschinelles Lernen mit einem Schwerpunkt auf Raum-Zeit-Problemen, wie zum Beispiel die Navigation von Nutzern innerhalb einer Website, adaptives Testen und adaptive Lernumgebungen sowie die Koordination von Fußballspielern auf dem Spielfeld. Unsere Beiträge sind zumeist in der Grundlagenforschung verortet und wir kooperieren mit ausgewählten Partnern aus Wissenschaft, Sport und Industrie in verschiedenen Projekten.
Lehre
Wir bieten Einführungsveranstaltungen und fortgeschrittene Spezialkurse im Themenbereich maschinelles Lernen und Data Mining an. Unser Lehre erbringen wir hauptsächlich im Master Management & Data Science als auch im Bachelor Wirtschaftsinformatik. Beispiele sind etwa Deep Learning (Data Science), Einführung in die Statistik (Wirtschaftsinformatik) und Maschinelles Lernen und Data Mining (Management & Engineering).
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung
Self-improvement for Computerized Adaptive Testing
Rudolph, Y., Neubauer, K. & Brefeld, U., 2026, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - Research Track: European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15–19, 2025, Proceedings. Ribeiro, R. P., Pfahringer, B., Japkowicz, N., Larrañaga, P., Jorge, A. M., Soares, C., Abreu, P. H. & Gama, J. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 2. S. 70-86 17 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence); Band 16014).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Angenommen/Im Druck
Joint Item Response Models for Manual and Automatic Scores on Open-Ended Test Items
Bengs, D., Brefeld, U., Kroehne, U. & Zehner, F., 2025, (Angenommen/Im Druck) in: Psychometrika.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Muses or Stereotypes? Identifying Historical Patterns of Sexism in a Corpus of Brazilian Lyrics
Lopes, J. N. D. S., Firmino, V. P. & Dos Reis, V. Q., 05.06.2025, in: Journal on Interactive Systems. 16, 1, S. 369-380 12 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 11th International Workshop, MLSA 2024, Vilnius, Lithuania, September 9, 2024, Revised Selected Papers
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), Van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2025, Cham: Springer Verlag. 119 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 2460)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
The promise and challenges of computer mouse trajectories in DMHIs – A feasibility study on pre-treatment dropout predictions
Zantvoort, K., Matthiesen, J., Bjurner, P., Bendix, M., Brefeld, U., Funk, B. & Kaldo, V., 06.2025, in: Internet Interventions. 40, 7 S., 100828.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Toward Learning Distributions of Distributions
Wohlstein, M. & Brefeld, U., 2025, in: Proceedings of Machine Learning Research. 265, S. 269-275 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Interactive sequential generative models for team sports
Fassmeyer, D., Cordes, M. & Brefeld, U., 02.2025, in: Machine Learning. 114, 2, 15 S., 38.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Masked autoencoder for multiagent trajectories
Rudolph, Y. & Brefeld, U., 02.2025, in: Machine Learning. 114, 2, 18 S., 44.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Eingereicht
Studying properties of water data using manifold-aware anomaly detectors
Paulsen, T. & Brefeld, U., 23.04.2024, (Eingereicht) Design of Cyber-Secure Water Plants. Mathur, A., Zhou, J. & Raman, G. (Hrsg.). MDPI AG, (Water).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Sexismo no Brasil: Análise de um Word Embedding por meio de testes baseados em associação implícita
Quadros dos Reis, V., 25.09.2023, BRAZILIAN SYMPOSIUM IN INFORMATION AND HUMAN LANGUAGE TECHNOLOGY (STIL). Caseli, H. & Finatto, M. J. B. (Hrsg.). Sociedade Brasileira de Computação (SBC), S. 53-62 10 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet