Assoziierte Clustermitglieder
Der Cluster "Maschinelles Lernen" umfasst derzeit 9 Assoziierte Mitglieder, d.h. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die nicht direkt auf dem Forschungsgebiet des maschinellen Lernens tätig sind, die aber bereit sind, neue Kollaborationen zu eröffnen.
Es besteht die Möglichkeit, neue Mitglieder aufzunehmen. Informationen zum Aufnahmeverfahren gibt die Geschäftsstelle des Clusters.
Peter Dayan
beschäftigt sich mit neuronalem Reinforcement Learning und untersucht die computationalen, verhaltensbezogenen und neuronalen Substrate von Entscheidungsprozessen
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Todd Ehlers
Interessen liegen in den Wechselwirkungen zwischen Klima, Tektonik und Biota während des Gebirgsaufbaus
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Gerhard Jäger
forscht zur Modellierung von Sprachenvielfalt und Sprachwandel unter Verwendung von maschinellem Lernen und Bayes'scher statistischer Inferenz
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Augustin Kelava
beschäftigt sich mit Psychometrie, der Schätzung von semi- und nichtparametrischen latenten Strukturgleichungsmodellen und der Regularisierung in Bayes'schen Modellen
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Zhaoping Li
interessiert sich für visuelle und olfaktorische Informationsverarbeitung im Gehirn und verwandten Themen wie neuronale Netzwerke und Informationstheorie
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Detmar Meurers
work focuses on empirically rich, linguistically insightful models of human language, especially in the context of language learning and in ecologically valid, real-life education
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Martin Oettel
beschäftigt sich mit Statistischer Physik und nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Simulationsdaten und der Konstruktion von Dichtefunktionalen
Dominik Papies
nutzt moderne ökonometrische Methoden und ein breites Portfolio vielfältiger Datensätze, um die Auswirkungen von Digitalisierung und neuer Technologien auf Märkte, Verbraucher und Geschäftsmodelle zu untersuchen
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Frank Schreiber
interessiert sich für die Physik der molekularen und biologischen Materie unter Einsatz komplementärer Methoden, vor allem Streuung