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

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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

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