Publikationen pro Jahr
Publikationen pro Jahr
Persönliches Profil
Werdegang
Sebastian Mair ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Leuphana Universität Lüneburg. Nach dem Studium der Informatik und Mathematik an der Technischen Universität Darmstadt promoviert er nun im Bereich des maschinellen Lernens bei Prof. Dr. Ulf Brefeld.
Bildung/Akademische Qualifikationen
Informatik, Technische Universität Darmstadt
Mathematik, Technische Universität Darmstadt
Schlagwörter
- Informatik
- Wirtschaftsinformatik
Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Sebastian Mair aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Werken dieser Person. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
- 1 Ähnliche Profile
Forschungskooperationen der letzten fünf Jahre
Jüngste externe Zusammenarbeit auf Länder-/Gebietsebene. Tauchen Sie ein in Details, indem Sie auf die Punkte klicken, oder:
-
Contextual movement models based on normalizing flows
Fadel, S., Mair, S., da Silva Torres, R. & Brefeld, U., 03.2023, in: AStA Advances in Statistical Analysis. 107, 1-2, S. 51-72 22 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › Begutachtung
Open Access4 Zitate (Scopus) -
Principled Interpolation in Normalizing Flows
Fadel, S., Mair, S., da Silva Torres, R. & Brefeld, U., 09.2021, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part II. Oliver, N., Pérez-Cruz, F., Kramer, S., Read, J. & Lozano, J. A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature, S. 116-131 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 12976 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › Begutachtung
1 Zitat (Scopus) -
Analysing Positional Data
Titel in Übersetzung :Wissenschaft trifft auf Sport: Wenn Statistiken mehr als nur Zahlen sind Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel › Begutachtung
-
Coresets for Archetypal Analysis
Mair, S. & Brefeld, U., 2020, 32rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019): Vancouver, Canada, 8-14 December 2019. Wallach, H. & Larochelle, H. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, Band 10. S. 7215-7223 9 S. (Advances in neural information processing systems; Band 32).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › Begutachtung
Open Access -
HyperUCB: Hyperparameter optimization using contextual bandits
Tavakol, M., Mair, S. & Morik, K., 28.03.2020, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I. Cellier, P. & Driessens, K. (Hrsg.). Cham: Springer Nature, Band 1. S. 44-50 7 S. ( Communications in Computer and Information Science; Band 1167).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › Begutachtung
2 Zitate (Scopus)
Aktivitäten
- 2 Konferenzvorträge
-
Exploiting the Frame for Active Learning in Multi-class Classification
Mair, S. (Ko-Autor*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)
15.07.2018 → 18.07.2018Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung
Datei -
Frame-based Matrix Factorizations
Mair, S. (Sprecher*in), Boubekki, A. (Sprecher*in), Brefeld, U. (Sprecher*in), Mair, S. (Ko-Autor*in), Boubekki, A. (Ko-Autor*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)
11.09.2017 → 13.09.2017Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung
Datei