Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)
Wir generieren Mehrwert aus Daten
Wir nutzen fortschrittliche datenbasierte Methoden, um innovative Lösungen für Wirtschaft und Industrie zu entwickeln. Wir begegnen realen Herausforderungen mit wissenschaftlichen Methoden und einem starken Fokus auf praktische Relevanz. Wir sind die führende Ausbildungsstätte und bevorzugte Partnerin für angewandte Data Science und Business Engineering in der Schweiz.
Schwerpunkte
Fortschrittliche, wissenschaftliche Instrumente und Werkzeuge für Lösungen in der Finanzbranche
Health and Environmental Analytics
Analysieren von Daten, um interpretierbare Ergebnisse mithilfe statistischer und maschineller Lernverfahren zu gewinnen
Maintenance, Mobility, AI & Society
Nutzung von KI und fortschrittlicher Modellierung für Innovationen in den Bereichen vorausschauende Wartung, Mobilitätslösungen und sozial ausgerichtete Systeme
Gewinnung von Erkenntnissen, Schaffung von Werten und Förderung von Innovationen in Geschäftsprozessen und Dienstleistungen
Visual Intelligence and Applications
Da visuelle Daten zu einer der reichhaltigsten und komplexesten Informationsquellen werden, ist Visual Intelligence ein wichtiger Pfeiler der modernen Datenwissenschaft, der neue Wege zur Analyse, Modellierung und Kommunikation durch Bilder, Videos und immersive Umgebungen ermöglicht.
Für Studierende
Consulting Services
Aktuelles
Unser Team
Publikationen
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Inan, Berkay; Cernak, Milos; Grabner, Helmut; Tukuljac, Helena Peic; Pena, Rodrigo C. G.; Ricaud, Benjamin,
2019.
Evaluating audiovisual source separation in the context of video conferencing[Paper].
In:
Proceedings Interspeech 2019.
Interspeech 2019, Graz, Austria, 15-19 September 2019.
International Speech Communication Association (ISCA).
S. 4579-4583.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21437/Interspeech.2019-2671
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Templ, Matthias; Gussenbauer, J.; Filzmoser, P.,
2019.
Evaluation of robust outlier detection methods for zero-inflated complex data.
Journal of Applied Statistics.
47(7), S. 1144-1167.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1080/02664763.2019.1671961
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Ahelegbey, Daniel Felix; Giudici, Paolo; Hadji Misheva, Branka,
2019.
Factorial network models to improve P2P credit risk management.
Frontiers in Artificial Intelligence.
2, S. 8.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3389/frai.2019.00008
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Meindl, Bernhard; Templ, Matthias,
2019.
Feedback-based integration of the whole process of data anonymization in a graphical interface.
Algorithms.
12(9), S. 191.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/a12090191
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Templ, Barbara; Mozes, Edina; Templ, Matthias; Földesi, Rita; Szirák, Ádám; Báldi, András; Kovács-Hostyánszki, Anikó,
2019.
Habitat-dependency of transect walk and pan trap methods for bee sampling in farmlands.
Journal of Apicultural Science.
63(1), S. 93-115.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.2478/JAS-2019-0014