Profil Tania Jacob

Schwerpunkte/Kompetenzen

• Design und Entwicklung effizienter Algorithmen in der Auffälligkeitsdetektion
  
• Machine Learning, sowohl supervised als auch unsupervised
  
• Neuronale Netze / Deep Learning
• Ensemble-Methoden basierend auf Entscheidungsbäumen

 

Publikationen

Highlightpublikationen

• Richter, L.; Dontsov, I.; Jacob, T.:
  Ensemble Weighting Strategy For Federated Learning To Handle Heterogeneous Data Distributions.
  Preprints.org, (2022). 
• Weber, N.; Holzer, P.; Jacob, T.; Ramentol, E.:
  Fed-DART and FACT: A solution for Federated Learning in a production environment.
  arXiv preprint, arXiv:2205.11267, (2022).
• Jacob, T.:
  Deep Early Anomaly Detection in Time Series.
  Masterarbeit, TU Kaiserslautern, (2022).

Sammlung der Publikationen von Tania Jacob in der Fraunhofer-Publica