Forschungsprojekte meiner Arbeitsgruppe (früher und aktuell, in alphabethischer Reihenfolge):

BV-3D-Endo

Bildverarbeitung in der medizinischen Endoskopie: Neue Verfahren zum Image Mosaicing und zur 3D-Navigation.

(2007-2014)

ConnectFour GBG

General Board Game Playing and Learning Framework

(2017 – today)

Wiimote Gesten

Ziel ist die Erkennung von Gesten mittels  Wiimote oder Kinect. Lernmethoden: SFA, Hidden Markov, Random Forest.

Optimierung von Tragflächenprofilen MONREP

Modellgestützte Optimierung für nichtlineare, restriktionsbehaftete Produktionsprozesse. BMWi-gefördertes Projekt. Fragestellung: Können Probleme, für die Evolutionäre Algorithmen 100.000 und mehr Auswertungen benötigen, in weniger als 500 Auswertungen gelöst werden?
Schlagworte: Constrained Optimization, Efficient Optimization.

(2014-2016)

Christoph J Kellner // studio animanova (RL)^3

Representation Learning, Reinforcement Learning, Rule Learning

(2021 – 2024)

soma SOMA

Systematische Optimierung, insbesondere für Machine Learning und Data Mining. BMBF-gefördertes Projekt.

(2009-2013)

c4board Spiele

Können Computer die Strategien lernen, mit denen sie komplexe Brettspiele gewinnen? Allein durch Spiele gegen sich selbst, ohne explizite Programmierung oder erschöpfende Suche? Wir studieren Spiele wie Connect-4 oder Dots-and-Boxes mit Techniken des Reinforcement Learning (TD-Learning) und mit N-Tuple-Systemen als Merkmalen.

TDMR01-small
TDMR

Tuned Data Mining in R: Ein R-Package zur Unterstützung der Parameteroptimierung (Tuning) in Data Mining Modellen.