Über mich

Ich bin angewandter Data Scientist und studiere Mathematik im Master. Mich interessiert, wie sich statistische Modellierung und Machine Learning für reale Probleme einsetzen lassen.

Im Mittelpunkt steht für mich die Frage, wann ein Modell verlässlich ist: Welche Annahmen macht es, wie geht es mit Unsicherheit um und wie schneidet es im Vergleich zu sinnvollen Baselines ab?

Bei YahtzeeRL evaluiere ich einen Self-Play-Agenten gegen eine heuristische Strategie. Für Solarprognosen vergleiche ich rekurrente Modelle mit saisonalen und persistenten Baselines – über mehrere Vorhersagehorizonte hinweg.

Hinweis: Die technischen Inhalte sind auf Englisch.