Deine Aufgaben
1. Thema: Active Learning Strategien für Datenkompression im maschinellen Lernen
2. Analyse, welche Synergie zwischen Data Compression und Active Learning hergestellt werden können
3. Literaturrecherche durchführen, um den aktuellen Stand der Data Compression und Active Learning Methoden zu verstehen
4. Entwicklung neuer Algorithmen und Strategien, die Active Learning und Data Compression kombinieren
5. Durchführung eines umfassenden Vergleichs aller Algorithmen um ihre Leistungsfähigkeit, Effizienz und Anwendbarkeit für die Datenkompression auf internen und externen Datensätzen zu bewerten
Dein Profil
6. Studiengang der Fachrichtung Informatik oder vergleichbare Fachrichtungen
7. Grundkenntnisse in Git, Kubernetes und Cloud-Plattformen wie beispielsweise AWS, Azure, etc. von Vorteil
8. Gute Kenntisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning sowie in Python, Tensorflow oder PyTorch
9. Gute Englischkenntnisse
10. Sicherer Umgang mit Mircosoft Office Anwendungen
11. Selbstmotivation sowie analytische Fähigkeiten