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).
- Erschienen
Hands in Focus: Sign Language Recognition Via Top-Down Attention
Sarhan, N., Wilms, C., Closius, V., Brefeld, U. & Frintrop, S., 08.10.2023, 2023 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2023 - Proceedings: Proceedings. Piscataway: IEEE Electromagnetic Compatibility Society, S. 2555-2559 5 S. (Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Optimization Analysis for an Uncovered Wagon Transportation with an Interactive Animated Simulation-Based Platform for Multidisciplinary Learning
Wohlstein, M. H., Zakharova, E., Block, B. M. & Mercorelli, P., 2023, Proceedings of the 15th International Conference on Computer Supported Education - Volume 2, CSEDU 2023. Jovanovic, J., Chounta, I.-A., Uhomoibhi, J. & McLaren, B. (Hrsg.). Science and Technology Publications, Lda (SciTePress), S. 451-457 7 S. (International Conference on Computer Supported Education, CSEDU - Proceedings; Band 2).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
User Authentication via Multifaceted Mouse Movements and Outlier Exposure
Matthiesen, J. J., Hastedt, H. & Brefeld, U., 01.04.2023, Advances in Intelligent Data Analysis XXI: 21st International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2023, Louvain-la-Neuve, Belgium, April 12–14, 2023, Proceedings. Crémilleux, B., Hess, S. & Nijssen, S. (Hrsg.). Cham: Springer Nature Switzerland AG, S. 300-313 14 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 13876 LNCS).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung
- Erschienen
Data practices in apps from Brazil: What do privacy policies inform us about?
Quadros dos Reis, V., Rabello, M. E. R., Lima, A. C., Jardim, G. P. S., Fernandes, E. R. & Brefeld, U., 10.02.2023, in: Journal on Interactive Systems. 14, 1, S. 1-8 8 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Uma Caracterização das Polı́ticas de Privacidade Utilizadas em Aplicativos no Brasil
Jardim, G. P. S., Rabello, M. E. R., Lima, A. C., Brefeld, U. & Quadros dos Reis, V., 05.08.2022, Anais do III Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS). Sociedade Brasileira de Computação (SBC), S. 13-25 13 S. (WORKSHOP SOBRE AS IMPLICAÇÕES DA COMPUTAÇÃO NA SOCIEDADE (WICS); Nr. 3/2022).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Semi-Supervised Generative Models for Multi-Agent Trajectories
Brefeld, U., Fassmeyer, D. & Fassmeyer, P., 2022, Advances in Neural Information Processing Systems 35: 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022). Koyejo, S., Mohamed, S., Agarwal, A., Belgrave, D., Cho, K. & Oh, A. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, Band 48. S. 37267-37281 15 S. (Advances in Neural Information Processing Systems; Band 35).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Modeling Conditional Dependencies in Multiagent Trajectories
Rudolph, Y. & Brefeld, U., 2022, in: Proceedings of Machine Learning Research. 151, S. 10518-10533 16 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
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Graph Conditional Variational Models: Too Complex for Multiagent Trajectories?
Rudolph, Y., Brefeld, U. & Dick, U., 2020, in: Proceedings of Machine Learning Research. 137, S. 136-147 12 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
FaST: A linear time stack trace alignment heuristic for crash report deduplication
Rodrigues, I. M., Aloise, D. & Fernandes, E. R., 23.05.2022, The 2022 Mining Software Repositories Conference: MSR 2022, Proceedings; 18-20 May 2022, Virtual; 23-24 May 2022, Pittsburgh, Pennsylvania. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 549-560 12 S. (Proceedings - IEEE/ACM International Conference on Mining Software Repositories ).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Who can receive the pass? A computational model for quantifying availability in soccer
Dick, U., Link, D. & Brefeld, U., 01.05.2022, in: Data Mining and Knowledge Discovery. 36, 3, S. 987-1014 28 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet