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
Principled Interpolation in Normalizing Flows
Fadel, S., Mair, S., da Silva Torres, R. & Brefeld, U., 09.2021, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part II. Oliver, N., Pérez-Cruz, F., Kramer, S., Read, J. & Lozano, J. A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature AG, S. 116-131 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 12976 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Contextual movement models based on normalizing flows
Fadel, S., Mair, S., da Silva Torres, R. & Brefeld, U., 03.2023, in: AStA Advances in Statistical Analysis. 107, 1-2, S. 51-72 22 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
The origins of goals in the German Bundesliga
Anzer, G., Bauer, P. & Brefeld, U., 17.11.2021, in: Journal of Sports Sciences. 39, 22, S. 2525-2544 20 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Joint optimization of an autoencoder for clustering and embedding
Boubekki, A., Kampffmeyer, M., Brefeld, U. & Jenssen, R., 01.07.2021, in: Machine Learning. 110, 7, S. 1901-1937 37 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Analysing Positional Data
Brefeld, U., Mair, S. & Lasek, J., 01.10.2020, Science Meets Sports: When Statistics Are More Than Numbers. Ley, C. & Dominicy, Y. (Hrsg.). Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, S. 81-94 13 S. (Physical Sciences).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel › begutachtet
- Erschienen
Assessing User Behavior by Mouse Movements
Matthiesen, J. J. & Brefeld, U., 2020, HCI International 2020 - Posters - : 22nd International Conference, HCII 2020, Proceedings. Stephanidis, C. & Antona, M. (Hrsg.). Cham: Springer, S. 68-75 8 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 1224 CCIS).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Simultaneous Constrained Adaptive Item Selection for Group-Based Testing
Bengs, D., Kroehne, U. & Brefeld, U., 01.06.2021, in: Journal of Educational Measurement. 58, 2, S. 236-261 26 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Sensor Measures of Affective Leaning
Martens, T., Niemann, M. & Dick, U., 30.04.2020, in: Frontiers in Psychology. 11, 10 S., 379.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
HyperUCB: Hyperparameter optimization using contextual bandits
Tavakol, M., Mair, S. & Morik, K., 28.03.2020, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I. Cellier, P. & Driessens, K. (Hrsg.). Cham: Springer Nature AG, Band 1. S. 44-50 7 S. ( Communications in Computer and Information Science; Band 1167).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Coresets for Archetypal Analysis
Mair, S. & Brefeld, U., 2020, 32rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019): Vancouver, Canada, 8-14 December 2019. Wallach, H. & Larochelle, H. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, Band 10. S. 7215-7223 9 S. (Advances in neural information processing systems; Band 32).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet