Erklärbare und interaktive Verfahren des Maschinellen Lernens geben Menschen die Möglichkeit, aktiv auf die Vorhersagen und die zugrundeliegenden Mechanismen Einfluss zu nehmen. Das menschliche Feedback wird verwendet, um das Modell zu adaptieren. Gegenwärtig wird erklärbares und interaktives Maschinelles Lernen zumeist im Kontext von Klassifikationen verwendet. Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, erklärbares und interaktives Maschinelles Lernen auf Regressionen auszuweiten.
Du findest die Kombination aus Forschung und Praxis spannend?
Dann schau Dir doch gerne unser Angebot an!
Was Du bei uns tust
- Regressionsmodelle: Du arbeitest dich in die mathematischen Eigenschaften verschiedenerer Regressionsmodelle ein und implementierst diese.
- Erklärbares Maschinelles Lernen: Du untersuchst verschiedene Verfahren des erklärbaren Maschinellen Lernens und forschst daran, wie Menschen die Erklärungen korrigieren können.
- Interaktives Maschinelles Lernen: Du baust auf bestehenden Algorithmen im Bereich des interaktiven Maschinellen Lernens auf und erweiterst sie für Regressionen.
- Experimente: Du konzipierst und evaluierst statistische Experimente.
Was Du mitbringst
- Du interessierst dich für erklärbare und interaktive Verfahren des Maschinellen Lernens
- Du bringst Grundkenntnisse in der Python-Programmierung mit
- Du hast ein grundlegendes Verständnis für die Entwicklung von Modellen des Maschinellen Lernens und der Implementierung von statistischen Algorithmen
- Du bist geübt in kreativen Problemlösungen und lernst gerne Neues dazu
Was Du erwarten kannst
- Flexible Arbeitszeiten
- Offene und kollegiale Arbeit im Team
- Abwechslungsreiche Aufgaben
- Spannende Seminare und Events
- Vernetzung in und mit der Wissenschaft
- Anwendungsorientierte Forschung aktiv mitgestalten
- Interessante und innovative Projekte
- Mentoringprogramm »josephine®« für talentierte Studentinnen
Für die Vergabe und Durchführung der Arbeiten gelten die Regeln der Hochschule, an der Du eingeschrieben bist. Bitte halte für die Betreuung Deiner Abschlussarbeit Rücksprache mit einem Professor / einer Professorin Deiner Wahl.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.
Haben wir Dein Interesse geweckt?
Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (PDF: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse). Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
www.iis.fraunhofer.de
Bewerbungsfrist: keine Standort: Erlangen / Bamberg
