Completed Theses

Completed Theses (LMU Munich)

Student Title Type Completed
J. Lin Machine Learning pipeline search with bayesian optimization and reinforcement learning MA 2019
M. Graber Localizing phosphorylation sites by deep learning-based fragment ion intensity    
prediction MA 2018  
J. Moosbauer Bayesian Optimization under Noise for Model Selection in Machine Learning MA 2018
J. Fried Interpretable Machine Learning - An Application Study using the Munich Rent Index MA 2018
J. Goschenhofer Wearable-based Parkinson’s Disease Severity Monitoring using Deep Learning MA 2018
S. Gruber Visualization and Efficient Replay Memory for Reinforcement Learning BA 2018
S. Coors Automatic Gradient Boosting MA 2018
D. Schalk Efficient and Distributed Model-Based Boosting for Large Datasets MA 2018
K. Engelhardt Linear individual model-agnostic explanations - discussion and empirical analysis of modifications MA 2018
N. Klein Extending Hyperband with Model-Based Sampling Strategies MA 2018
M. Dumke Reinforcement learning in R MA 2018
M. Lee Anomaly Detection using Machine Learning Methods MA 2018
J. Langer RNN Bandmatrix MA 2018
B. Klepper Configuration of deep neural networks using model-based optimization MA 2017
F. Pfisterer Kernelized anomaly detection MA 2017
M. Binder Automatic model selection amd hyperparameter optimization MA 2017
V. Mayer mlrMBO / RF distance based infill criteria MA 2017
L. Haller Kostensensitive Entscheidungsbäume für beobachtungsabhängige Kosten BA 2016
B. Zhang Implementation of 3D Model Visualization for Machine Learning BA 2016
T. Riebe Eine Simulationsstudie zum Sampled Boosting BA 2016
P. Rösch Implementation and Comparison of Stacking Methods for Machine Learning MA 2016
M. Erdmann Runtime estimation of ML models BA 2016
A.Exterkate Process Mining: Checking Methods for Process Conformance MA 2016
J.-Q. Au Implementation of Multilabel Algorithms and their Application on Driving Data MA 2016
  (J.-Q. Au was a master student of TU Dortmund)    
J. Thomas Stability Selection for Component-Wise Gradient Boosting in Multiple Dimensions MA 2016
A. Franz Detecting Future Equipment Failures: Predictive Maintenance in Chemical Industrial Plants MA 2016
T. Kühn Fault Detection for Fire Alarm Systems based on Sensor Data MA 2016
B. Schober Laufzeitanalyse von Klassifikationsverfahren in R BA 2015
F. Pfisterer Benchmark Analysis for Machine Learning in R BA 2015
T. Kühn Implementierung und Evaluation ergänzender Korrekturmethoden für statistische Lernverfahren BA 2014
  bei unbalancierten Klassifikationsproblemen    

Completed Theses (Supervised by Bernd Bischl at TU Dortmund)

Student Title Type Completed
P. Probst Anwendung von Multilabel-Klassifikationsverfahren auf Medizingerätestatusreporte zur Generierung von Reparaturvorschlägen MA 2015
D. Kirchhoff Erweiterung der Plattform OpenML um Ereigniszeitanalysen MA 2015
J. Bossek Modellgestützte Algorithmenkonfiguration bei Feature-basierten Instanzen: Ein Ansatz über das Profile-Expected-Improvement Dipl. 2015
J. Richter Modellbasierte Hyperparameteroptimierung für maschinelle Lernverfahren auf großen Daten MA 2015
B. Elkemann Implementierung einer Testsuite für mehrkriterielle Optimierungsprobleme BA 2014
M. Dagge R-Pakete für Datenmanagement und -manipulation großer Datensätze BA 2014
K. U. Schorck Lokale Kriging-Verfahren zur Modellierung und Optimierung gemischter Parameterräume mit Abhängigkeitsstrukturen BA 2014
P. Kerschke Kostensensitive Algorithmenselektion für stetige Black-Box-Optimierungsprobleme basierend auf explorativer Landschaftsanalyse MA 2013
D. Horn Exploratory Landscape Analysis für mehrkriterielle Optimierungsprobleme MA 2013
J. Bossek Feature-based Algorithm Selection for the Traveling-Salesman-Problem BA 2013
O. Meyer Implementierung und Untersuchung einer parallelen Support Vector Machine in R Dipl. 2013
S. Hess Sequential Model-Based Optimization by Ensembles: A Reinforcement Learning Based Approach Dipl. 2012
P. Kerschke Vorhersage der Verkehrsdichte in Warschau basierend auf dem Traffic Simulation Framework BA 2011
L. Schlieker Klassifikation von Blutgefäßen und Neuronen des menschlichen Gehirns anhand von ultramikroskopierten 3D-Bilddaten BA 2011
H. Riedel Uncertainty Sampling zur Auswahl optimaler Sampler aus der trunkierten Normalverteilung BA 2011
S. Meinke Over-/Undersampling für unbalancierte Klassifikationsprobleme im Zwei-Klassen-Fall BA 2010