Abschlussarbeitsbetreuung | Prof. Dr. Pascal Kerschke | Institut für Wirtschaftsinformatik

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Prof. Dr. Pascal Kerschke
Ehemaliger Mitarbeiter

Professur für Statistik und Optimierung (Prof. Trautmann)

Leonardo Campus 3
48149 Münster

kerschke.github.io/

Externe Profile:
ResearchGate

Short-URL: ERC.IS ShortURL

erc.is/p/kerschke

Betreute Abschlussarbeiten
- Simeon Brüggenjürgen: Mixture of Decision Trees for Interpretable Machine Learning (Masterarbeit IS, 2022)
- Jonathan Heins: Feature Learning for the TSP - Investigating the Capabilities of Deep Learning for Automated Algorithm Selection (Masterarbeit IS, 2022)
- Christopher Patrick Olbrich: Developing and Investigating Problem-Specific Sequential Approaches for Automated Algorithm Selection (Masterarbeit IS, 2021)
- Lennart Schäpermeier: Multimodal Search Structures in Continuous Multi-Objective Optimization (Masterarbeit IS, 2021)
- Kevin Patrick Sy Lim: Entwicklung einer hybriden CMA-ES mittels Exploratory Landscape Analysis und Machine Learning (Masterarbeit IS, 2021)
- DeepLearning zur buchgestützten Sprachsynthese (Masterarbeit IS, 2021)
- An Empirical Study on the Benefits of Multiobjectivisation for Solving Single-Objective Problems (Bachelorarbeit WI, 2020)
- Arne Von Berg: Investigating Common Optimization Strategies of Deep Learning (Masterarbeit IS, 2020)
- Tobias Mai: Analyzing Alternative Approaches for the State-of-the-Art Dimensionality Reduction Technique t-SNE (Masterarbeit IS, 2019)
- Automated Data-Agnostic Global Explanations of Machine Learning Models by Means of AutoAnchors (Masterarbeit IS, 2019)
- Christian Reil: Eine Vergleichsstudie moderner und alternativer Variablenselektionsverfahren (Masterarbeit IS, 2019)
- Anh-Quoc Martin Hoang: Modellgestützte Algorithmenselektion - Erstellung eines interaktiven Analysetools zur Bewertung von Algorithmenselektionsszenarien (Masterarbeit IS, 2019)
- Oliver Hampel: Optimizing Algorithm Configuration by Improved Initial Heterogeneous Parameter Sampling (Masterarbeit IS, 2019)
- Raphael Patrick Prager: Algorithmenkonfiguration der CMA-ES basierend auf Exploratory Landscape Analysis und Machine Learning (Masterarbeit IS, 2019)
- Martin Walter: Untersuchung von Methoden zur modell-agnostischen Erklärbarkeit maschineller Lernverfahren (Masterarbeit IS, 2019)
- Moritz Vinzent Seiler: Interpretierbarkeit von Deep Learning Netzwerken zur Analyse der Effekte feindlicher Manipulation (Masterarbeit IS, 2018)
- Christian Hanster: Erstellung einer grafischen Benutzeroberfläche für das R-Paket flacco (Bachelorarbeit WI, 2017)

Betreute Abschlussarbeiten