Forschende
5 Treffer mit Thema „Machine Learning“ in Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Die Forschung konzentriert sich auf den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden, insbesondere Deep Learning und Large Language Models, zur Analyse komplexer Datenstrukturen wie Zeitreihen, Texten und Bildern.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Klapper konzentriert sich auf die Schnittstelle von Marketing, Verhaltensökonomie und Datenwissenschaft.
Die Forschung von Dr. Alona Zharova konzentriert sich auf die Entwicklung KI-gestützter Empfehlungssysteme zur Steigerung der Energieeffizienz in Privathaushalten und Smart Homes.
Das Projekt entwickelt KI-gestützte statistische Methoden, insbesondere interpretierbares maschinelles Lernen, um sozioökonomische Indikatoren präziser zu schätzen.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Guhl konzentriert sich auf die empirische Analyse des Verbraucherverhaltens in digitalen und dynamischen Märkten.