Wir vergeben laufend Themen für Projekte, Bachelor- und Masterarbeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der Algorithmik in der AG ML. Diese reichen von Anwendungsprojekten in der Datenanalyse, der Realisierung konkreter Algorithmen, bis hin zu eher theoretischen Arbeiten. Bitte sprechen Sie uns an oder schicken eine E-Mail an Barbara Hammer. Geben Sie dabei an, welche Vorlesungen im Bereich maschinelles Lernen Sie schon gehört haben, und ob Sie sich eher für eine theoretische, algorithmische oder angewandte Arbeit interessieren. Falls Sie nicht sicher sind, können Sie angeben, welche der unten angegebenen Titel Sie besonders interessant finden.

Im Folgenden finden sich die Titel einiger bereits abgeschlossener Arbeiten.

Bachelorarbeiten

• Bagging für prototypbasierte Klassfikation
• Optimum Reject Options for Multiclass Classification
• Entwicklung eines autonomen Handelssystems
• Alignment und Visualisierung von Java-Programmen durch Traces
• Lernen mit Skelettdaten
• Daten-retrieval für Musik- und Multimediadaten
• Relevanzlernen mit Skelettdaten
• Online-Visualisierung mit kernel t-SNE
• Core-Verfahren zur konvexen quadratischen Optimierung
• Ähnlichkeitsmaße für strukturierte Daten

Masterarbeiten

• Adaptive Affine Sequence Alignment Using Algebraic Dynamic Programming
• Crossing the 'reality gap' with the Transferability Approach
• Machine Learning in Big Data for Biomedical Research
• Eindeutigkeit prototypbasierter Visualisierungen
• Transfer Learning via Dimensionality Reduction Techniques
• Effizientes Datenretrieval in Sequenzdatenbanken durch hierarchisches Clustering
• Online Learning on a Mobile Robot
• Using dimensionality reduction to visualize classifiers
• Predicting Encryption Models from Data
• Datenanalyse und Optimierung in der Oberflächenbehandlung