Machine Learning

Was für eine phantastische Vorstellung: Machinen lernen selbstständig. Nun, das ist inzwischen keine Vision mehr, sondern modrrne mathematische Verfahren erlauben gerade das: Computer lernen Methoden oder Algorithemn, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen. Diese Verfahren sind natürlich eine Voraussetzung, um mit grossen Datenmengen umzugehen, und Wissen aus Daten zu generieren. 

Schlüsselwörter in diesem Umfeld sind Entscheidungsbäume, Assoziationsregeln, Neuronale Netze, Deep Learning, Cluster-Verfahren, genetische Algorithmen, regelbasiertes Lernen, und, und und.

Projekte

Allgemeines Projekt

Vorhersage von Aktienkursen mittels tiefen LSTM-Netzwerken

Silvio Jäger, Joel Erzinger Die random walk Theorie [1] besagt, dass der Verlauf eines Aktienkurses völlig zufällig ist, und dieser nicht anhand vergangener Kursdaten vorhergesagt werden kann. Da es jedoch diverse Investoren gibt, die regelmässig Gewinne an der Börse erzielen können, ist diese Theorie sehr umstritten. Eine...

Allgemeines Projekt

RacingOpt: Eine Künstliche Intelligenz zum Einsatz im Motorsport

Im professionellen Rennsport bestimmt die Jagd nach Tausendstel-Sekunden über Sieg oder Niederlage. Dabei steht einerseits das Fahrzeug mit seinen Eigenschaften im Vordergrund (Motor, Fahrwerk, Aerodynamik u.a.) - andererseits sind die Qualitäten des Fahrers von überragender Wichtigkeit. Das Institut für Computational...

Allgemeines Projekt

Magic Mushroom App – mit Deep Learning essbare Pilze erkennen

Riccardo Jung, Dominik Wagner Die Klassifizierung verschiedener Pilzarten ist für Laien extrem schwierig. Die bis anhin zur Verfügung stehenden Hilfsmittel, wie zum Beispiel Pilzbücher, sind für Laien als Entscheidungshilfen nur bedingt geeignet. Viele Merkmale sind nur von Experten sicher zu bestimmen. Das Ziel dieser...

Allgemeines Projekt

Aufspüren von Übertragungen (Hot spots) von Problemkeimen im Spital mittels Datenanalyse

Das Risiko, sich im Krankenhaus mit multiresistenten Keimen anzustecken ist relevant. Durch die hohen Patientenzahlen, gerade in grossen Krankenhäusern, und durch die Tatsache, dass die Patienten währen ihres Krankenhausaufenthaltes mehrfach von einer Abteilung in eine andere verlegt werden, ist das Aufspüren und...

Prof. Dr. Klaus Frick

Dozent Mathematik

+41 58 257 34 04 klaus.frick@ost.ch

Prof. Dr. Martin Bünner

Dozent Mathematik

+41 58 257 33 43 martin.buenner@ost.ch