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Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning

Organisation: Professur

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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). 

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Bis
31 - 40 von 67Seitengröße: 10
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  1. 2020
  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. Erschienen

    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

  8. Erschienen

    Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer International Publishing AG. 146 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 1324)

    Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung

  9. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 766 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)

    Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung

  10. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part II

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 732 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)

    Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung

  11. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part III

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 804 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)

    Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung

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