Marcel Gehrke, M.Sc.

- Wissenschaftlicher Mitarbeiter -
Institut für Informationssysteme
Universität zu Lübeck
Ratzeburger Allee 160 ( Gebäude 64 - 2.OG )
D-23562 Lübeck
Telefon: +49 451 3101 5714
Fax : +49 451 3101 5704
email :E-Mail an Marcel Gehrke
Curriculum Vitae
- Seit April 2017 - wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationssysteme der Universität zu Lübeck
Forschungsinteressen
- Maschinelles Lernen
- Probabilistische Graphische Modelle
- Lifted Inference
- Temporale und Relationale Modelle
Für meine Doktorarbeit befasse ich mich mit probabilistischen Formalismen mit logischen Konstrukten, wobei die Domänenobjekte bekannte sind. In diesen Formalismen wird standardmäßig u.a. Lifted Variable Elimination (LVE) genutzt, um Inferenz für einzelne Anfragen zu betreiben. Um mehrere Anfragen effizient abzuhandeln und für eine kompakte Darstellung wird der Lifted Junction Tree Algorithmus (LJT) als Erweiterung zu LVE verwendet. In meiner Arbeit erweitere ich jetzt die Formalismen und daraus resultierend LJT um temporale Aspekte. Hierbei geht es insbesondere um das Lösen verschiedenere Inferenzprobleme, wie z.B. Smoothing, Filtering und Prediction, und um das Lernen der zugrundeliegen Modelle.
Wissenschaftliche Aktivitäten
Review-Aktivitäten
- Konferenzen: AAAI, ICCS (PC) 2019, 2020, ICBK (PC)
- Journals: KAIS, AMAI
Tutorials
- StaRAI - Semantics and Symmetries in Exact Lifted Inference, auf der ECAI 2020, in Zusammenarbeit mit Tanya Braun, 29-30.08.2020
- StaRAI - Semantics and Inference auf der FLAIRS-33, in Zusammenarbeit mit Tanya Braun, Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner und Marco Wilhelm, 17.-20.05.2020
- Dynamic StarAI auf der KI 2019 in Zusammenarbeit mit Tanya Braun und Ralf Möller, 23.-26.09.2019
- Inference in Statistical Relational AI auf der ICCS 2019 in Zusammenarbeit mit Tanya Braun, 01.-04.07.2019
Publikationen
2021
- Magnus Bender, Tanya Braun, Marcel Gehrke, Felix Kuhr, Ralf Möller, Simon Schiff: Identifying Subjective Content Descriptions among Text
wird veröffentlicht in: Proceedings of the 15th IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC-21), 2021
2020
- Nils Finke, Marcel Gehrke, Tanya Braun, Tristan Potten, Ralf Möller: Investigating Matureness of Probabilistic Graphical Models for Dry-Bulk Shipping
in: Proceedings of Machine Learning Research, 2020 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Simon Polovina: Restricting the Maximum Number of Actions for Decision Support under Uncertaitny
in: ICCS-20 Proceedings of the 25th International Conference on Conceptual Structures, 2020 - Marcel Gehrke, Ralf Möller, Tanya Braun: Taming Reasoning in Temporal Probabilistic Relational Models
in: Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2020), 2020 - Stefan Lüdtke, Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller, Thomas Kirste: Lifted Marginal Filtering for Asymmetric Models by Clustering-based Merging
in: Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2020), 2020 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Taming Reasoning in Temporal Probabilistic Relational Models
in: 9th International Workshop on Statistical Relational AI at the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020
2019
- Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Efficient Multiple Query Answering in Switched Probabilistic Relational Models
in: Proceedings of AI 2019: Advances in Artificial Intelligence, 2019, Springer, p.104-116 - Marcel Gehrke, Simon Schiff, Tanya Braun, Ralf Möller: Which Patient to Treat Next? Probabilistic Stream-based Reasoning for Decision Support and Monitoring
in: Proceedings of the ICBK 2019, 2019, IEEE, p.73-80 - Mattis Hartwig, Marcel Gehrke, Ralf Möller: Approximate Query Answering in Complex Gaussian Mixture Models
in: Proceedings of the ICBK 2019, 2019, IEEE, p.81-86 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Lifted Temporal Most Probable Explanation
in: Proceedings of the International Conference on Conceptual Structures 2019, 2019, Springer, p.72-85 - Tanya Braun, Marcel Gehrke: Inference in Statistical Relational AI
in: Proceedings of the International Conference on Conceptual Structures 2019, 2019, Springer, p.xvii-xix - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Lifted Temporal Maximum Expected Utility
in: Proceedings of the 32nd Canadian Conference on Artificial Intelligence, Canadian AI 2019, 2019, Springer, p.380-386 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Uncertain Evidence for Probabilistic Relational Models
in: Proceedings of the 32nd Canadian Conference on Artificial Intelligence, Canadian AI 2019, 2019, Springer, p.80-93 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Relational Forward Backward Algorithm for Multiple Queries
in: Proceedings of the 32nd International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS-19), 2019, AAAI Press, p.464-469 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller, Alexander Waschkau, Christoph Strumann, Jost Steinhäuser: Lifted Maximum Expected Utility
in: Artificial Intelligence in Health, 2019, Springer International Publishing, p.131-141
2018
- Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Answering Multiple Conjunctive Queries with the Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm
in: Proceedings of the AI 2018: Advances in Artificial Intelligence, 2018, Springer, p.543-555 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Preventing Unnecessary Groundings in the Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm
in: Proceedings of the AI 2018: Advances in Artificial Intelligence, 2018, Springer, p.556-562 - Simon Schiff, Marcel Gehrke, Ralf Möller: Efficient Enriching of Synthesized Relational Patient Data with Time Series Data
in: Procedia Computer Science, 2018, Vol.141, p.531 - 538, The 8th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2018) / Affiliated Workshops - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Towards Preventing Unnecessary Groundings in the Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm
in: Proceedings of KI 2018: Advances in Artificial Intelligence, 2018, Springer, p.38-45 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Preventing Unnecessary Groundings in the Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm
in: 8th International Workshop on Statistical Relational AI at the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Answering Hindsight Queries with Lifted Dynamic Junction Trees
in: 8th International Workshop on Statistical Relational AI at the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018:
@inproceedings{GehBrMo18b, author = {Marcel Gehrke and Tanya Braun and Ralf M\"oller}, title = {{Answering Hindsight Queries with Lifted Dynamic Junction Trees}}, booktitle = {8th International Workshop on Statistical Relational AI at the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence}, year = {2018}, url = {https://arxiv.org/abs/1807.01586} }
- Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller, Alexander Waschkau, Christoph Strumann, Jost Steinhäuser: Towards Lifted Maximum Expected Utility
in: Proceedings of the First Joint Workshop on Artificial Intelligence in Health in Conjunction with the 27th IJCAI, the 23rd ECAI, the 17th AAMAS, and the 35th ICML, 2018, CEUR-WS.org, CEUR Workshop Proceedings, Vol.2142, p.93-96 - Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller: Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm
in: Proceedings of the International Conference on Conceptual Structures, 2018, Springer, p.55-69