Smart Analytics & Reinforcement Learning 

Das Team Smart Analytics & Reinforcement Learning beschäftigt sich primär mit Themen im Bereich Machine-Learning, AI, Statistik und Kontrolltheorie, ergänzt durch Problemstellungen aus dem Bereich Zeitreihenanalyse. Die Anwendungen umschließen ein weites Spektrum, sowohl im industriellen, als auch digitalen Bereich und ermöglichen neue Lösungsansätze für diverse Fragestellungen im Zusammenhang mit Prozess- und Entscheidungsoptimierung.

Postdoc-Position: Simon Hirländer

Simon Hirländer © Daniela Koeppl 2023

Dr. Simon Hirländer leitet das Team „Smart Analytics & Reinforcement Learning“. Er konnte mehrere Jahre Erfahrung in internationaler Forschungstätigkeit am CERN sammeln, wo er auch seinen Doktor erhalten hat. In den letzten Jahren hat er sich erfolgreich auf die Optimierung der Performance des CERN-Beschleunigerkomplexes unter der Verwendung von maschinellem Lernen, im Speziellen der Anwendung bestärkenden Lernens, fokussiert.

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Masterstudentin: Olga Mironova (DM-Hirländer)

© O. MironovaOlga Mironova hat einen Bachelor-Abschluss in Mathematik und später einen Master-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften erworben. In ihrer beruflichen Laufbahn war sie an verschiedenen Projekten beteiligt, bei denen sie maschinelles Lernen zur Absatzprognose und zur Bewertung der Effizienz von Werbemaßnahmen für eines der größten FMCG-Unternehmen einsetzte. Derzeit absolviert sie den Masterstudiengang Data Science an der PLUS und arbeitet gleichzeitig als Projektmitarbeiterin mit dem Schwerpunkt Smart Analytics & Reinforcement Learning.

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Masterstudent: Sahan Dabarera (NauROM)

Bild S. Dabarera

Sahan Dabarera hat einen Bachelor-Abschluss in Mathematik, Statistik und Informationstechnologie von der Universität Colombo. Er verfügt über fünf Jahre Erfahrung als Software-Ingenieur im Big-Data-Sektor und ist auf Datenanalyse, Datenmodellierung und Data Engineering spezialisiert. Er interessiert sich besonders für maschinelles Lernen und Reinforcement Learning und absolviert derzeit das Masterstudium in Data Science an der PLUS.

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Masterstudentin: Sarah Trausner (DEOP 2.0)

Bild von Sarah

Sarah Trausner absolvierte ihren Bachelor in Mathematik an der PLUS und studiert derzeit im Master Data Science (PLUS).  Ihr Fokus liegt dabei auf Segmentierung, Clusterung und Prognose.

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Masterstudent: Benjamin Halilovic

Bild HalilovicBenjamin Halilovic studiert angewandte Bild- und Signalverarbeitung an der PLUS, sowie an der FH Salzburg in einem Joint Degree Programm. Seine Masterarbeit beschäftigt sich mit Optimierungsfragen im Forschungsfeld von Teilchenbeschleunigern, die mithilfe von Reinforcement Learning beantwortet werden sollen. Im Zentrum seiner Abschlussarbeit steht ein gemeinsames Projekt mit dem GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung unter der Betreuung von Simon Hirländer.

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Predoc-Position: Sabrina Pochaba

Bild S. Pochaba

Sabrina Pochaba absolvierte ihr Masterstudium im Fach Mathematik an der Ruprecht-Karls-Universität in Heidelberg. In ihrer Masterarbeit untersuchte sie ein spezielles System partieller Differentialgleichungen auf Musterbildung. Aktuell arbeitet sie im Bereich Communication Technologies am SRFG und beschäftigt sich dort als Data Scientist mit Neuronalen Netzen und Machine Learning.

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