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  5. Natur- und Geisteswissenschaften Natur- und Geisteswissenschaften

Datenanalyse und Machine Learning

Es ist mittlerweile ein Gemeinplatz geworden, dass Daten einen grossen Wert besitzen. Dieser ist aber ein verborgener Schatz, der erst gehoben werden muss. Dafür braucht es die richtigen Ansätze, Methoden und viel Erfahrung.

Beeindruckende Beispiele zeigen, dass aus der Nutzung von Daten enorme Werte generiert werden können. Die Anwendungen reichen von zielgerichteter Werbung und Analysen zum Konsumverhalten, über personalisierte Medizin, Ausbildung oder die Optimierung von Prozessen oder Wertschöpfungsketten bis hin zu dedizierten Datenprodukten und intelligenten Systemen, deren Existenz durch die laufende Erhebung und Analyse von grossen Datenmengen erst ermöglicht wird.

Die Erfahrung zeigt allerdings auch, dass mit der Erhebung und Speicherung von Daten noch nichts gewonnen ist. Um Nutzen zu generieren, ist die Gewinnung von Wissen notwendig. Wissen beinhaltet neben reiner Information deren Interpretation, Einordnung innerhalb eines Kontexts, Vernetzung und Verknüpfung mit anderen Erkenntnissen sowie die Nutzbarmachung mittels Bereitstellung in passender Form.
Das Forschungsteam des Instituts für Natur- und Geisteswissenschaften setzt sich aus praxiserprobten Mathematikerinnen und Mathematikern sowie Naturwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler zusammen. Diese verfügen über ein breites Spektrum an Kompetenzen und Erfahrungen, unter anderem in den Bereichen Biochemie, Pharmazie, Medizin, Physik, Energietechnik, der industriellen Prüfung, Bild- und Signalverarbeitung sowie Textanalyse. Es bietet Consulting, Coaching und die Durchführung von Forschungsprojekten mit folgenden Themenschwerpunkten an:

  • Unabhängige Analyse von Datensätzen, auch im regulierten Bereich
  • Entwicklung von Aufgaben-spezifischen Auswerteverfahren für Text-, Bild- und Zeitreihendaten
  • Explorative Datenanalyse, Suche nach Strukturen in grossen, hochdimensionalen oder heterogenen Datensätzen, etwa im Bereich der Bild- oder Signalverarbeitung
  • Beratung von Industriepartnerinnen und -partnern bei der Auswahl von passenden Auswertungsstrategien
  • Akquisition von Fördermitteln zur Finanzierung von Forschungsprojekten
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Kompetenzen

Portrait Peter Scheiblechner

Peter Scheiblechner

  • Algorithmen für Kombinatorik
  • Optimierung
  • Algebra und Geometrie
  • topologische Datenanalyse und Machine Learning
  • Softwareentwicklung
Portrait Mirko Birbaumer

Mirko Birbaumer

  • Grundlagenstatistik
  • Design of Experiment
  • Supervised/Unsupervised Learning mit Schwerpunkt auf Deep Learning
Portrait Philipp Schuetz

Philipp Schütz

  • Statistische Datenauswertung
  • physikalische Modellierung für Datenanalyse
  • Supervised/Unsupervised Learning mit Schwerpunkt auf Regression, Clustering und Deep Learning

Personen

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    Peter Scheiblechner
    Dozent

    Peter Scheiblechner

    Zum Personenprofil

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    Mirko Birbaumer
    Dozent

    Mirko Birbaumer

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    Philipp Schütz
    Dozent

    Philipp Schütz

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Prof. Urs Grüter

Leiter Institut für Natur- und Geisteswissenschaften

+41 41 349 35 32

E-Mail anzeigen

Ansprechsperson Machine Learning

Mirko Birbaumer

Grundlagenstatistik, Design of Experiment, Supervised/ Unsupervised Learning mit Schwerpunkt auf Deep Learning

+41 41 349 33 40

E-Mail anzeigen

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