Machine Learning is frequently ranked as one of the most promising technologies in several application domains but falls short when the data necessary for training is privacy-sensitive and can thus not be used. We address this problem by extending the field of Privacy Aware Machine Learning with the application of ...

Die Disziplin Process Mining im Anwendungsbereich der datengetriebenen Prozessanalyse ermöglich die Abbildung realer Geschäftsprozesse durch die Extrahierung von Daten aus Eventlogs von Informationssystemen. Konventionelles Process Mining kann mit Ansätzen aus dem Bereich Machine Learning ergänzt werden, um die Prozessanalysen ...

Data visualization is a complex task that typically requires human expertise, acquired through a large number of professional working hours. The automatic generation of reasonable visualizations would be a good solution for inexperienced laypeople. However, existing approaches fall short since they are quite static and ...

In volatilen Zeiten, in denen die verfügbare Datenmenge stetig steigt, nehmen Unternehmen das IM in den Fokus, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Aus diesem Grund ist eine stetig steigende Anzahl an Publikationen zu verzeichnen, welche sich aktuell insbesondere mit der frühphasigen Ideengenerierung mithilfe natürlich ...

E-Mails enthalten in der Regel personenbezogene Daten, die den datenschutzrechtlichen Löschvorgaben unterliegen. Eine angemessene Umsetzung der Löschvorgaben stellt jedoch die verantwortlichen Unternehmen vor eine große Herausforderung, zumal nach Erfüllung des Verarbeitungszwecks oftmals unterschiedliche (spezial-)rechtliche ...

Dieser Beitrag entwickelt ein Konzept zur praktischen Umsetzung eines Machine- Learning-Verfahrens zum Lösen von Vehicle Routing Problemen im Kontext einer nachhaltigen “Letzte-Meile”-Logistik, welches durch einen Prototyp umgesetzt und getestet wurde. Dabei wurden Aspekte von kombinatorischen Optimierungsalgorithmen in ...

Artificial intelligence (AI) is increasingly permeating all areas of life and not only changing coexistence in society for the better. Unfortunately, there is an increasing number of examples where AI systems show problematic behavior, such as discrimination or insufficient accuracy, missing data privacy or transparency. ...