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Information Processing

Entwicklung von Algorithmen zur optimalen Generierung von Informationen

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Die Forschungsgruppe Information Processing befasst sich mit der automatisierten Extraktion und Verarbeitung von Informationen aus Daten verschiedenster Art. Dazu werden unter anderem Techniken aus den Gebieten Machine Learning, Natural Language Processing, Data Mining und Statistik verwendet. Das Ziel dabei ist es, bekannte Daten möglichst präzise analysieren zu können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Endnutzer profitieren somit von präzisen Schätzungen und Vorhersagen für unbekannte Daten oder auch Produkten, welche von individuellem Nutzerverhalten lernen können.

Ausgewählte Projekte

Snappit Projekt

Snappit

In diesem Projekt wird ein Recommender-System für die erste Reverse-Auction Plattform der Schweiz entwickelt. Aus dem Verhalten sämtlicher Nutzer erhält jeder einzelne eine personalisierte Auswahl an Auktionen, welche für ihn interessant sein können. Mehr...

Kennwerte Projekt

Kennwerte

Kennwerte.ch ist dank Machine Learning in der Lage, den Preis von Gebäuden bereits anhand von wenigen Angaben präzise einschätzen zu können. Expertenwissen von Architekten und Gebäudeschätzern wird kombiniert mit Datenanalyse und Statistik. Mehr...

DrugSafety Projekt

DrugSafety

Im Projekt DrugSafety geht es um die teilweise Automatisierung des Reportings von Nebenwirkungen, die durch Medikamente ausgelöst werden. Dazu werden maschinell Informationen aus Arztberichten ausgelesen und aufbereitet. Mehr...

Team

Prof. Dr. Manfred Vogel

Lucas Brönnimann

Frank Erb

Dominik Frefel

Philipp Hausmann

Michael Imbach

Hasan Kara

Arieh Kellermann

Ivo Nussbaumer

Michel Plüss

Stephen Randles

Jonas Schwammberger

 

Kontakt

Prof. Dr. Manfred Vogel

manfred.vogel@fhnw.ch

0041 56 202 77 36

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