In der 34. Folge des „All Day Research“ Podcasts begrüßen wir Prof. Dr. Heike Trautmann, die mit unserem Moderator Marvin Beckmann über data stream mining, maschinelles Lernen und Optimierungen spricht.
Prof. Dr. Heike Trautmann studierte Statistik an der Universität Dortmund und war zehn Jahre lang in der Wirtschaftsinformatik an der Universität Münster tätig, bevor sie 2023 zu uns an die Universität Paderborn kam. Hier ist sie Professorin für maschinelles Lernen und Optimierung in der Informatik. „Der umfassendste Begriff ist im Bereich […] vertrauenswürdige künstliche Intelligenz, das hat viel mit Verlässlichkeit und Robustheit […] zu tun.“ fasst Prof. Dr. Heike Trautmann den größten Bereich Ihrer Arbeit zusammen.
Um eine solche vertrauenswürdige künstliche Intelligenz zu schaffen, bedarf es eines maschinellen Lernprozesses, wobei sich die Forschenden viel mit textuellen und statistischen Daten beschäftigen. Sie versuchen dabei diesen Datenstrom auf das wesentliche zu reduzieren und dann die gewonnenen Daten zu verwerten (data stream mining). „Der große Unterschied [zu festen Datensätzen] ist, es ist ein Datenstrom, es sind kontinuierliche Daten. […] Die kommen so, wie sie [zum Beispiel durch Sensoren] gemessen werden.“ Erklärt Prof. Dr. Heike Trautmann den Begriff. Solche Daten können dann zum Beispiel von Social Media Plattformen kommen. Die Herausforderung liegt dann darin, aus der sehr großen Menge von sich wandelnden Daten, Kampagnen und Bots algorithmisch zu erkennen.
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