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Einladung zur mündlichen Prüfung im Rahmen des Promotionsverfahrens von Herrn Fabian Berns

[20.06.2022]

Hiermit laden wir Sie im Namen des Dekans der Fakultät für Mathematik und Informatik zur mündlichen Prüfung im Rahmen des Promotionsverfahrens von Herrn Fabian Berns für

Montag, den 20.6.2022, um 15:15 Uhr

in den Raum B 121 im 1. Obergeschoss des AVZ (Gebäude 8), Universitätsstr. 21 in Hagen

bzw. zu einem Zoom-Meeting mit den folgenden Zugangsdaten:

https://fernuni-hagen.zoom.us/j/61110381332?pwd=bVMwY252c2VzNTVubkZPVTUrMkZmdz09

Meeting-ID: 611 1038 1332

Kenncode: 01087140

ein. Bitte beachten Sie, dass Sie voraussichtlich nicht vor der o. g. Uhrzeit eingelassen werden, da unmittelbar vor der Prüfung noch eine Sitzung der Promotionskommission stattfindet. Direkt im Anschluss an den öffentlichen Vortrag und die öffentliche Diskussion über den Vortrag findet ein Kolloquium statt, an welchem alle Prüfungsberechtigten gemäß § 2 der Promotionsordnung sowie alle Mitglieder von Promotionsausschuss und -kommission teilnehmen dürfen.

Thema des Vortrags wird sein:

Machine Learning with Gaussian Processes: Automated Model Search and Data Analysis

Zusammenfassung:

Prominente Ansätze zur Überwindung der Entscheidungs-Intransparenz moderner Methoden maschinellen Lernens stellen bspw. Gaußprozesse dar, welche in dieser Arbeit im speziellen untersucht wurden. Sie liefern interpretierbare Entscheidungen auch bei verrauschten Daten und berücksichtigen aktiv die Unsicherheiten des jeweiligen Analyseszenarios. Die in dieser Arbeit vorgestellte Forschung verfolgt zwei übergeordnete Ziele: die effiziente Suche nach Gaußprozessmodellen sowie deren Verwendung für neue Datenanalyse-Algorithmen. Dazu wurden zunächst eine einheitliche Formalisierung der Gaußprozessmodell-Suche sowie effiziente Algorithmen zur Implementierung dieser formalen Vorgaben für große Datenmengen vorgeschlagen. Diese Algorithmen bilden die Grundlage für probabilistische Repräsentationen komplexer Daten, welche analytische Verfahren zur Erkennung von Mustern sowie zur Klassifizierung und zum Clustering von Zeitreihendaten ermöglichen.

Die Promotion wird befürwortet von Herrn Prof. Dr. Christian Beecks.

mathinf.webteam | 14.06.2022