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„Big data“: Mensch oder Maschine – wer behält den Überblick? Wie können Daten gesammelt, geordnet und weiterverarbeitet werden? An der Universität Hildesheim forschen Wissenschaftler über das „Maschinelle Lernen“. 200 Datenexperten aus dem In- und Ausland diskutieren über neue Methoden und ihre Anwendung auf der Internationalen Jahreskonferenz der Deutschen Gesellschaft für Klassifikation (GfKl) vom 1. bis 3. August in Hildesheim.
Aktuell arbeiten die Wissenschaftler der Universität Hildesheim in mehreren EU-geförderten Projekten, die Anwendung im Alltag finden. In großen Datenmengen suchen sie Regelmäßigkeiten und Muster, um für die Zukunft Empfehlungen oder Voraussagen zu treffen.
„Datenvolumen wachsen – da sind so viele Informationen versteckt, die man alleine gar nicht finden kann“, erklärt Informatikerin Ruth Janning ihre Begeisterung für den Forschungsbereich „Maschinelles Lernen“ der Universität Hildesheim. „Also kommen die Maschinen ins Spiel, erkennen Muster, werten Datenmengen aus, klassifizieren sie.“ So können zum Beispiel Instrumente aus Musikstücken erkannt werden oder die Kreditwürdigkeit von Bankkunden erklärungsfähig bewertet werden.
Welche Probleme und Herausforderungen entstehen beim Ordnen, Klassifizieren und Analysieren von Daten? Wie kann man diese bewältigen, welche Methoden werden in der Praxis angewendet? Diesen Fragen geht Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme nach. Er leitet an der Universität Hildesheim den Bereich Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen. Große Datenmengen, wie Unternehmen, Finanzmarkt oder Verwaltung sie sammeln und aufbereiten, gehören zu seinem Forschungsalltag. „Wir behalten den Überblick im Chaos. Für uns gibt es kein ‚Zuviel‘ an Daten.“
200 Datenexperten aus dem In- und Ausland werden zur 36. Internationalen Jahreskonferenz der Deutschen Gesellschaft für Klassifikation (GfKl) an der Stiftung Universität Hildesheim erwartet. Vom 1. bis 3. August beschäftigen sich die Wissenschaftler mit Methoden der Daten-Analyse und Statistik, des Maschinellen Lernens und der Wissensentdeckung („Knowledge-Discovery") sowie deren Anwendung. „Datenanalyse ist derzeit unter dem Stichwort ‚big data‘ in nahezu allen Unternehmensbereichen von großer Bedeutung“, unterstreicht Prof. Schmidt-Thieme. In der Logistik, um Touren zu optimieren; im Online-Marketing, um herauszufinden, welche Produkte Kunden wirklich interessieren; in sozialen Netzwerken und Informationssystemen, um Inhalte und Abläufe an Nutzer-Bedürfnisse anzupassen. In der Medizin und den Biowissenschaften können mithilfe von Datenauswertungen personalisierte Therapien vorgeschlagen, im Verkehrswesen, Fahrzeuge intelligent geroutet und Fahrern zielgerecht Informationen bereitgestellt werden.
Aktuell arbeiten die Wissenschaftler der Universität Hildesheim in mehreren EU-geförderten Projekten, die Anwendung im Alltag finden. In großen Datenmengen suchen sie Regelmäßigkeiten und Muster, um für die Zukunft Empfehlungen oder Voraussagen zu treffen. Zwei Beispiele:
Ziel des Forschungsprojekts „Remix“ ist es, Museumsbesuchern einen „personalisierten Museumsbesuch" zu ermöglichen: Derzeit entwickeln die Wissenschaftler ein System, das Besuchern des Roemer- und Pelizaeus-Museums (RPM) in Hildesheim durch Datenanalyse und -aufbereitung Exponate „empfiehlt“. Es basiert auf RFID-Technologie (Radio Frequency Identification). Alle Exponate sind mit Sendern, die Besucher mit Smartphones und Empfängern ausgestattet.
Umweltfreundliche Verkehrsführung durch Datenanalyse: Wie können Fahrzeuge intelligent geroutet und Fahrer zielgerecht Informationen bereitgestellt werden? Im EU-geförderten Projekt „Reduction“, das von der Universität Hildesheim koordiniert wird, entwickeln Wissenschaftler aus fünf Ländern (Deutschland, Griechenland, Dänemark, Zypern, Niederlande) durch Aufbereitung von Daten ein intelligentes Transportsystem für das Management von Verkehr.
„Datenanalyse und Maschinelles Lernen ist wie die meisten Technologien anwendungsneutral: Man kann Prozesse für Menschen verbessern oder sie mit Werbung überhäufen. Bei der Anwendung dieser Technologien, insb. auf personenbezogene Daten, bedarf es deshalb klarer gesellschaftlicher, z.B. gesetzlicher Regelungen.“, unterstreicht Prof. Schmidt-Thieme.
DATENEXPERTEN AUF INTERNATIONALER KONFERENZ VOM 1. BIS 3. AUGUST
Die GfKl ist die größte deutsche interdisziplinär ausgerichtete Konferenz im Bereich der Datenanalyse. Wissenschaftler aus Statistik und Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften, insbesondere Marketing und Finanzwirtschaft, den Biowissenschaften sowie Sozial- und Geisteswissenschaften diskutieren auf der Konferenz über methodische Herausforderungen. Dabei betrachten die Datenexperten Problemstellungen aus der Daten-Analyse im Marketing, Finanzwesen, in der Bioinformatik und interdisziplinären Bereichen. Die Referenten und Gäste kommen u.a. aus Japan, Italien, USA, Frankreich, Deutschland, Canada. Eröffnet wird die Konferenz am Mittwoch, 1. August um 9:00 Uhr auf dem Kulturcampus Domäne Marienburg der Universität Hildesheim (Burg-Theater).
Die Universität Hildesheim richtet die Konferenz zusammen mit der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg aus. Ein wichtiges Ziel ist es, junge Nachwuchs-wissenschaftler zu international konkurrenzfähigen Forschungsleistungen zu motivieren. Weitere Informationen: www.gfkl2012.de
ADRESSE:
Kulturcampus Domäne Marienburg der Stiftung Universität Hildesheim
Domänenstr., 31141 Hildesheim
KONTAKT:
Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme
Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen, Stiftung Universität Hildesheim
Tel: +49 (0)5121.883-851 (oder Pressestelle -102)
http://www.ismll.uni-hildesheim.de/ - Forschungsbereich Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen an der Stiftung Universität Hildesheim
http://www.gfkl2012.de - Internationalen Jahreskonferenz der Deutschen Gesellschaft für Klassifikation (GfKl) an Uni Hildesheim
Pressemitteilung als PDF / Wenn Maschinen lernen / GfKl-Jahreskonferenz an Universität Hildesheim / Datenanalyse und Maschinelles Lernen
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, Students, Teachers and pupils, all interested persons
Economics / business administration, Environment / ecology, Information technology, Mathematics, Traffic / transport
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
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