Daniel Kleefisch

Entwicklung einer langfristigen Strategie zur Automatisierung und Optimierung der Anlage für das Vertical-Farming von Erdbeeren mit Machine Learning Verfahren • Indentifizierung von Qualitätsschwächen und Definition von Anforderungen an die Datenerhebung • Erstellung einer Pipeline zur Erzeugung eines Analyse-Datensatzes • Erstellung eines Prototyps zur Vorhersage des Erntegewichts in 28 Tagen von Erdbeeren mit Machine Learning Modellen

Entwicklung von Machine Learning Modellen zur Diagnose und Behandlung von Krankenhaus-Patienten • Vorhersage des 30-Tages Überlebens von Sepsis-Patienten mit Machine Learning Verfahren: • Klassifikation von Sepsis Patienten anhand des Antibiotika-Spiegels in Unterdosis und Überdosis (Vorstudie): • Diagnose von Lungenkarzinom bei Atemwegs-Patienten

• Data Mining, Machine Learning und numerische Optimierung • Explorative Datenanalyse und Statistisches Testen • Programmierung mit R und SAS • Grundlagen der Programmierung