Tom Rossmann
Applied Data Scientist
Angewandter Mathematiker, entwickelt produktionsreife ML-Systeme. Fokus auf Präzision, Transparenz und mathematische Grundlagen.
Projekte
Credit Card Fraud Detection
Erkennung von betrügerischen Transaktionen in hochgradig unausgewogenen Daten. Kostenempfindliches Evaluierungsframework für produktionsreife Modellauswahl.
Solar Energy Forecasting
Quantilregressionsmodell mit Vorhersageintervallen für das Netzmanagement. Trennt deterministische Trends von wettergetriebener Variabilität.
Abschlussarbeit
Kernel Methods for Regression
Kernel-Methoden für Regressionsprobleme durch implizite Abbildung von Eingabevariablen in hochdimensionale Feature-Räume. Vergleich von Standard-Ridge-Regression und Kernel-Ridge-Regression mit algebraischem Äquivalenzbeweis.