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