Forschende
9 Treffer mit Thema „Machine Learning“ in Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Sprach- und literaturwissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Anke Lüdeling forscht auf den Gebieten der Korpus- und Computerlinguistik mit einem Schwerpunkt auf Mehrsprachigkeit, Spracherwerb und Sprachkontakt.
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.
Die Forschung von Dr. Jana Brunner konzentriert sich auf die empirische Analyse der Sprechmotorik und phonetischen Adaptation unter akustischen und artikulatorischen Perturbationen.
Die Forschung verbindet linguistische Analyse mit datengetriebenen Arbeitsmarktstudien.
Das Projekt entwickelt KI-gestützte statistische Methoden, insbesondere interpretierbares maschinelles Lernen, um sozioökonomische Indikatoren präziser zu schätzen.
Das Projekt verbindet Computerlinguistik mit partizipativen Forschungsmethoden, um Sprachvariationen und historische linguistische Entwicklungen zu analysieren.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Guhl konzentriert sich auf die empirische Analyse des Verbraucherverhaltens in digitalen und dynamischen Märkten.