Forschungsgruppe: Mathematics of Data Science

Die Forschungsgruppe "Mathematics of Data Science" arbeitet an der Schnittstelle der Bereiche Data Science, Maschinelles Lernen, Inverse Problemen und Bildverarbeitung. Innerhalb dieser Bereiche zeichnet sich unsere Forschung durch eine enge Verbindung der Entwicklung und Analyse mathematischer Modelle im Funktionenraum mit konkreten, interdisziplinären Anwendungen aus.

Unsere Hauptforschungsrichtungen sind Variationsverfahren für dynamische und mehrkanalige inverse Probleme sowie generative Modelle im maschinellen Lernen. Die Beiträge unserer Arbeit sind sowohl mathematischer Natur, bestehend aus neuartigen mathematischen Modellen im Funktionsraum, als auch stark anwendungsorientiert, bestehend aus der Implementierung und Veröffentlichung von parallelisierten Algorithmen und Software-Werkzeugen für den Umgang mit realen Daten.

Beispiele für unsere bisherigen praktischen Beiträge sind mathematische Modelle und entsprechende Algorithmen für dynamische Magnetresonanztomographie, Positronen-Emissions-Tomographie, Bild- und Video-Dekompression und Elektronentomographie.

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