Nachwuchsgruppe SALE

Schnelle Algorithmen für transparente Empfehlungssysteme

Technische Universität Chemnitz
Fakultät für Mathematik
09107 Chemnitz

Projektidee

Die fortwährende Digitalisierung sämtlicher Aspekte unserer Gesellschaft geht einher mit der Generierung von Daten enormen Ausmaßes. In der Regel bestehen die erfassten Datensätze aus vielen Datenpunkten, welche jeweils durch eine große Anzahl an Merkmalen, den sogenannten Features, charakterisiert sind. Des Weiteren können die Daten auch durch Unsicherheiten geprägt sein. Die Aufgabe, diese Daten sinnvoll zu analysieren sowie gewünschte Informationen effizient zu extrahieren, ist von enormer Bedeutung in vielen Anwendungen.
Mit der wachsenden Speicherung an erfassten Daten steigen natürlich auch die Anforderungen an Verfahren für deren sinnvolle und vor allem transparente Analyse. Insbesondere die Nachvollziehbarkeit der Analyseergebnisse ist durch viele bekannte Verfahren der KI jedoch nur teilweise bis gar nicht gegeben. Das Projekt SALE adressiert genau diesen Punkt und verfolgt das Ziel der Entwicklung effizienter Algorithmen zur Datenanalyse, welche eine Nachvollziehbarkeit der erzielten Analyse- bzw. Prognoseergebnisse basierend auf den zugrundeliegenden Daten gewährleisten.

Teilprojekte

Teilprojekt 1: Lernen mit hochdimensionalen additiven Modellen
Kooperation mit der Professur für Angewandte Funktionalanalysis (Prof. Daniel Potts, TU Chemnitz)

Teilprojekt 2: Schnelle Approximation für Large-Scale Learning
Kooperation mit der Professur für Wissenschaftliches Rechnen (Prof. Martin Stoll, TU Chemnitz)

Teilprojekt 3: Large-Scale Optimierung in der Bildverarbeitung
Kooperation mit der Professur für Angewandte Mathematik (Prof. Gabriele Steidl, TU Berlin)