Projekte

Eine kurze Auswahl technischer Projekte. Mehr Details stehen jeweils im Repository.

Yahtzee-Agent mit JAX/Flax/RLax, trainiert via Self-Play und stochastischem MuZero-style MCTS mit expliziten Chance Nodes für Würfelwürfe.

JAX · Flax · RLax · MCTS · self-play

81.1% win rate vs heuristic baseline over 512 games

Vorhersage von Solarstrahlung als Multi-Horizon-Forecasting-Problem, mit Vergleich von GRU, LSTM, Seasonal Naive und Persistence.

GRU · LSTM · time series · baselines

GRU reduced RMSE by ~34% at 4h and ~21% at 24h vs strongest naive baseline

Fraud-Detection-Modell für stark unausgewogene Kreditkartentransaktionen, mit Fokus auf Precision/Recall und sinnvolle Schwellenwerte.

XGBoost · imbalanced classification · evaluation

Precision: 0.95, Recall: 0.87

Klassifikationspipeline zur Vorhersage von Kundenabwanderung mit Feature Engineering, Modellvergleich und FastAPI-Deployment.

scikit-learn · XGBoost · FastAPI

Recall: 0.711, ROC AUC: 0.842