Smart Analytics & Reinforcement Learning
Das Team Smart Analytics & Reinforcement Learning beschäftigt sich primär mit Themen im Bereich Machine-Learning, AI, Statistik und Kontrolltheorie, ergänzt durch Problemstellungen aus dem Bereich Zeitreihenanalyse. Die Anwendungen umschließen ein weites Spektrum, sowohl im industriellen, als auch digitalen Bereich und ermöglichen neue Lösungsansätze für diverse Fragestellungen im Zusammenhang mit Prozess- und Entscheidungsoptimierung.
Postdoc-Position: Simon Hirländer
Dr. Simon Hirländer leitet das Team „Smart Analytics & Reinforcement Learning“. Er konnte mehrere Jahre Erfahrung in internationaler Forschungstätigkeit am CERN sammeln, wo er auch seinen Doktor erhalten hat. In den letzten Jahren hat er sich erfolgreich auf die Optimierung der Performance des CERN-Beschleunigerkomplexes unter der Verwendung von maschinellem Lernen, im Speziellen der Anwendung bestärkenden Lernens, fokussiert.
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Masterstudentin: Olga Mironova (DM-Hirländer)
Olga Mironova hat einen Bachelor-Abschluss in Mathematik und später einen Master-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften erworben. In ihrer beruflichen Laufbahn war sie an verschiedenen Projekten beteiligt, bei denen sie maschinelles Lernen zur Absatzprognose und zur Bewertung der Effizienz von Werbemaßnahmen für eines der größten FMCG-Unternehmen einsetzte. Derzeit absolviert sie den Masterstudiengang Data Science an der PLUS und arbeitet gleichzeitig als Projektmitarbeiterin mit dem Schwerpunkt Smart Analytics & Reinforcement Learning.
Predoc-Position: Sabrina Pochaba
Sabrina Pochaba absolvierte ihr Masterstudium im Fach Mathematik an der Ruprecht-Karls-Universität in Heidelberg. In ihrer Masterarbeit untersuchte sie ein spezielles System partieller Differentialgleichungen auf Musterbildung. Aktuell arbeitet sie im Bereich Communication Technologies am SRFG und beschäftigt sich dort als Data Scientist mit Neuronalen Netzen und Machine Learning.
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