Humboldt-Stipendiatin Dr. Flora Dilys Salim forscht zu Maschinellem Lernen

Salims Forschungsinteresse umfasst schwerpunktmäßig Maschinelles Lernen, wozu auch Kontext- und Verhaltensmodellierung, Data Mining oder Mustererkennung gehören. Ihre Forschung orientiert sich dabei besonders im Kontext des „Internet of Things“ an digitalen Assistenten, die beispielsweise in Apps zur präziseren Alltagsplanung vorkommen.

Ihr Projekt an der Universität Kassel beschäftigt sich eingehender mit intelligenten Assistenten und deren Herausforderungen, durch den situativen Kontext aus multimodalen Quellen mit minimalen Benutzereingaben oder Interaktion eine Vorhersage zu treffen. Insgesamt fokussiert sich die Zusammenarbeit von David und Salim auf mehrere Schwerpunkte. Einer davon hat zum Ziel, die Datenqualität zu verbessern, die als Grundlage für Maschinelles Lernen notwendig ist. Dazu wird die Methode des sogenannten Transfer Learning angewandt. Beim Transfer Learning werden bereits vortrainierte Modelle aus anderen Zusammenhängen genutzt.

Prof. David und Dr. Salim haben bereits begonnen, an einer Deep-Learning-Methode für das Transfer Learning mit Sensordaten aus mehreren Städten zu forschen, um eine genaue Vorhersage der optimalen Raumtemperatur in einem Bürogebäude in den USA zu treffen.

Dr. Flora Dilys Salim (38) ist Associate Professor an der School of Science am Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) und stellvertretende Leiterin des RMIT Centre for Information Discovery and Data Analytics.

Kontakt:

Prof. Dr. Klaus David
Universität Kassel
FB16, FG Kommunikationstechnik
Tel.: 0561 804 - 6341
E-Mail: david[at]uni-kassel[dot]de