Data Science und Ihre Anwendungen

Data Science ist interdisziplinär und berührt sowohl technische Bereiche wie Mathematik, Statistik und Informatik als auch verschiedene Anwendungen wie die biomedizinischen Wissenschaften, industrielle Anwendungen, Wirtschaft, Sozial- und Naturwissenschaften. Sie kann als ein methodisches Instrument betrachtet werden, das für die Verbindung zwischen Verfahren und Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist und es den Wissenschaften letztlich ermöglicht, sich in der realen Welt auszuwirken.

Im Forschungsbereich Data Science und ihre Anwendungen erforschen wir den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz, des Maschinellen Lernens und darüber hinaus, um Wissen aus Daten zu generieren. Denn aus Daten lassen sich Muster und Erkenntnisse extrahieren, die zur Vorhersage, Prozessoptimierung und Entscheidungsunterstützung in vielerlei Bereichen genutzt werden können. Dazu zählt die Entwicklung neuer Verfahren für Data Science-Anwendungen sowie von Open-Source-Werkzeugen und Verfahren, die diese Anwendungen erleichtern und das aus Daten gewonnene Wissen verbessern.

Der Schwerpunkt liegt auf vier Hauptströmungen:

Bayes'sche Methodik und Monte-Carlo-Methoden

Die Erforschung neuer Verfahren und Erweiterungen etablierter theoretischer Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens.

Maschinelles Lernen in Julia (MLJ)

Entwicklung des Softwarepaketes Maschinelles Lernen in Julia, einer Modellierungs-Toolbox, die eine gemeinsame Schnittstelle und Meta-Algorithmen zur Auswahl, Abstimmung, Bewertung und Erstellung zusammengesetzter Modelle bietet.

Anwendungen des maschinellen Lernens mit Schwerpunkt auf der Gesundheitsfürsorge

Anwendung von Methoden zur Entwicklung von Data Science-Tools, die verwertbare Erkenntnisse liefern, beispielsweise für die Reaktion der britischen Regierung auf COVID-19, die Behandlungsauswahl bei Diabetes oder die Vorhersage von Notfallaufnahmen in Schottland liefern.

Datenwissenschaft für das Gemeinwohl / Data Science for Social Good

Wir nutzen unser Wissen in diesen Bereichen, um durch kurzfristige Kooperationen mit industriellen, gemeinnützigen und akademischen Partnern neue Wege zu beschreiten, um reale Herausforderungen in Programmen anzugehen, die Ausbildung und Umsetzung kombinieren.

Leitung

Kontakt

Sekretariat:
Stefanie Osewalt
Tel.: +49 631 20575 7603


Deutsches Forschungszentrum für
Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Data Science und Ihre Anwendungen
Trippstadter Str. 122
67663 Kaiserslautern
Deutschland

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German Research Center for Artificial Intelligence