Marisa Mohr, M.Sc.

- externe Doktorandin -

 

Institut für Informationssysteme
Universität zu Lübeck
Ratzeburger Allee 160 ( Gebäude 64 - 2.OG )
D-23562 Lübeck

Telefon: +49 451 3101 5705
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Seit dem 01. März 2018 fertige ich unter der Betreuung von Herrn Prof. Ralf Möller meine Dissertation zum Thema "Time-Series Representation Learning" an.

Curriculum Vitae

Akademisch:

  • März 2018 - jetzt: externe Doktorandin an der Universität zu Lübeck
  • Oktober 2015 - September 2017: M.Sc. Mathematik an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
  • Oktober 2012 - September 2015: B.Sc. Wirtschaftsmathematik an der Technischen Universität Dortmund

Beruflich:

  • Januar 2019 - jetzt: Machine Learning Engineer bei inovex (Teilzeit)
  • März 2015 - Dezember 2018: Senior Consultant bei PwC (Teilzeit)

Forschungsinteressen

Ich beschäftige mich mit der mathematischen Modellierung und Implementierung von Vorhersagemodellen im Bereich des maschinellen Lernens.

  • Machine Learning und Predictive Analytics
  • Representation Learning/ Feature Learning
  • Time Series Analysis
  • Ordinal Data Analysis

Wissenschaftliche Tätigkeiten

Projekte

  • KOSMoS: Kollaborative Smart Contracting Plattform für digitale Wertschöpfungsnetze, Teilprojekt: Vertrauenswürdige Kollaborative Analyseplattform, 01.02.2019-31.01.2022, gefördert vom BMBF

Eingeladene Vorträge 

  • Multivariate Ordinal Pattern Representations, im Rahmen des Seminars der Doctoral School "Modeling – Analysis – Optimization" an der Universität Klagenfurt, 13.01.2021, Klagenfurt
  • Wenn Künstliche Intelligenz vom Menschen lernt. Impulsvortrag für den Kinderkanal (KiKA) von ARD und ZDF, 3.12.2020, online
  • Mit Blockchain und Federated Learning zur unternehmensübergreifenden Predictive Maintenance, auf der Data2Day 2020, 20.10.2020, online

Betreute Arbeiten

  • Mathematical Modeling of Infectious Disease, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem Institut für Angewandte und Numerische Mathematik am Karlsruher Institut für Technologie, 2021
  • Expressive Feature Extraction for the Prediction of Remaining Useful Lifetime, Bachelorthesis in Kooperation mit inovex und dem Lehrstuhl für Informatik II der Universität Würzburg, 2020
  • Interpretable Anomaly Detection for Time Series Applications, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem KSRI am Karlsruher Institut für Technologie, 2020

Publikationen

2020

  • Marisa Mohr, Nils Finke, Ralf Möller: On the Behaviour of Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion in a Multivariate Setting
    wird veröffentlicht in: Proceedings of the Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2020 (APSIPA-ASC), 2020
    BibTeX
  • Marisa Mohr, Florian Wilhelm, Ralf Möller: On the Behaviour of Weighted Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion - Extended
    IFIS, Universität zu Lübeck, 2020, Technical Report
    BibTeX
  • Marisa Mohr, Christian Becker, Ralf Möller, Matthias Richter: Towards Collaborative Predictive Maintenance Leveraging Private Cross-Company Data
    in: Lecture Notes in Informatics, 2020, Gesellschaft für Informatik e.V., Bonn, Vol.307
    BibTeX
  • Marisa Mohr, Florian Wilhelm, Mattis Hartwig, Ralf Möller, Karsten Keller: New Approaches in Ordinal Pattern Representations for Multivariate Time Series
    in: Proceedings of the 33rd International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS-33), 2020
    DOI BibTeX
  • Mattis Hartwig, Marisa Mohr, Ralf Möller: Constructing Gaussian Processes for Probabilistic Graphical Models
    in: Proceedings of the 33rd International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS-20), 2020
    DOI BibTeX
  • Lucas Baier, Marcel Hofmann, Niklas Kühl, Marisa Mohr, Gerhard Satzger: Handling Concept Drifts in Regression Problems – the Error Intersection Approach
    in: Proceedings of 15th International Conference on Wirtschaftsinformatik, 2020, Potsdam, Germany, 2020
    DOI BibTeX
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Weitere Publikationen

Aufgrund der interdisziplinären Aktivitäten werden hier Publikationen gelistet, die nicht explizit im Rahmen der Tätigkeiten am IFIS entstanden sind.

2020