„Ich promoviere seit Oktober 2014 am Institut für Stochastik und Anwendungen bei Prof. Dr. Ingo Steinwart und forsche zurzeit im Bereich der Statistischen Lerntheorie an lokalen Lernverfahren (speziell localized support vector machines). Mit Hilfe solcher Lernverfahren versucht man auf Basis empirischer Daten Gesetzmäßigkeiten zu finden und somit Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Insbesondere interessieren mich Klassifikationsverfahren, die das Ziel haben, eine von Daten abhängige Funktion zu finden, welche neue Daten möglichst oft richtig klassifiziert und sie damit kennzeichnet. Dies findet unter anderem Anwendung bei Spam-Filtern, wobei die Kennzeichnung zwischen Spam-Mail ja/nein unterscheidet oder bei Diagnoseverfahren in der Medizin, wobei hier beispielsweise zwischen positiv und negativ unterschieden wird. Weiterhin werden solche Verfahren für Big Data Analysen vewendet und erlangen damit gerade heutzutage immer mehr an Bedeutung.“
„Warum haben Sie angefangen zu promovieren?“
„Ich habe an der Uni Stuttgart studiert und mir war nach meinem Master-Abschluss schnell klar, dass ich promovieren möchte. Zum einen habe ich sehr gerne studiert und mich mit mathematischen Problemstellungen auseinander gesetzt, auch wenn das nicht immer einfach war. Zum anderen habe ich mich durch meinen Master an der Uni Stuttgart sehr gut vorbereitet gefühlt und gemerkt, dass ich auch fachlich auf einem sehr hohen Niveau angelangt bin und an diesem Punkt wollte ich gerne weitermachen. Als ich dann die Möglichkeit bekommen habe ein spannendes Thema zu bearbeiten, hat sich alles ergeben.“
Ingrid Blaschzyk, M.Sc.
Doktorandin am Lehrstuhl für Stochastik
Institut für Stochastik und Anwendung