TU Berlin

Maschinelles LernenForschung

Machine Learning

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Aktuelle Forschungsrichtungen

Die Gruppe leistet einen Beitrag zur theoretisch fundierten Entwicklung neuer Datenanalysetechniken, zu deren Implementierung und Anwendung. Beispielhaft seien genannt:

Algorithmen

  • Techniken des maschinellen Lernens zur robusten Klassifikation und Regression hochdimensionaler, multivariater Daten, insbesondere mit Support-Vektor-Maschinen (SVM) und künstlichen neuronalen Netzen
  • Clustering-Methoden und Algorithmen zur Ausreißererkennung
  • Methoden zur Signalverarbeitung, insbesondere zur Analyse nichtlinearer und nichtstationärer Zeitreihen
Anwendungen
  • EEG-basiertes Brain-Computer Interface (BCI)
  • Mentale Workload-Erkennung bei Autofahrern
  • Handschrifterkennung (OCR)
  • Intrusion-Detection für Netzwerke
  • Klassifikation von Daten aus der Hochenergiephysik
  • Analyse von DNA und Proteinstrukturen
  • Analyse von Finanzdaten
  • Akustische Quellentrennung (Cocktailparty-Problem)
  • Computational Chemistry

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