Jana
Schmidt,
Dipl. Bioinf.
Doktorand
Institut für Informatik / I12
Boltzmannstr. 3
85748 Garching b. München
Forschungsinteressen
Maschinelles Lernen und Data Mining in der Medizin, Logisches und Relationales Lernen, Predictive Modeling, Bioinformatik
Forschung
Meine Dissertation beschäftigt sich mit dem Lernen von Automaten für multivariate zeitgelabelte Daten. Dieser Modelltyp wird dann besonders auf medizinschen Daten angewandt und ermöglicht so Prognosen im Gesundheitswesen.
Auszeichnungen
Best Application Paper Award auf der ICDM 2008
Aktivitäten
- (Co-)Reviewing:
- IEEE International Conference on Data Mining (ICDM-2008, 2009, 2010)
- ACM Symposium on Applied Computing (ACM SAC-2009, 2010, 2011,2012)
- European Conference on Machine Learning/European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD-2009, 2010, 2011)
- International Conference on Discovery Science (DS-2009, 2011)
- International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG-2009)
- SIAM International Conference on Data Mining (SDM-2009, 2010)
- International Conference of Machine Learning (ICML-2010, 2011)
- IDA Dynak Special Issue (2011)
- Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB 2011)
- Information Systems Journal (2012)
- The Computer Journal (2012)
Veröffentlichungen
Ausgewählte Vorträge und Tutorials
- Schmidt, J, Brandle E, Kramer, S, (2011) Clustering with Attribute-Level Constraints at the ICDM 2011
- Schmidt, J, Kramer, S, (2011) The Augmented Itemset Tree: A Data Structure for Online Maximum Frequent Pattern Mining at the DS 2011
- Schmidt, J, Hapfelmeier, A, Mueller, M, Pernetzky, R, Drzezga, A, Kurz, A, and Kramer, S (2010) Interpreting PET Scans by Structured Patient Data: A Data Mining Case Study in Dementia Research at the ICDM 2008
Kurzer wissenschaftlicher Lebenslauf
Nach meinem Studium der Bioinformatik an der FSU Jena und TU München (2007), in welchem der Schwerpunkt auf dem Maschinellen Lernen und Data Mining für medizinische Daten lag, begann ich bei Accenture Care Management Team zu arbeiten und wechselte später zu Verisk GmbH. Das Ziel war, prädiktive Modelle im GEsundheitswesen zu etablieren. 2008 begann ich parallel dazu meine Dissertaion an der TU München mit dem Thema "Machine Learning of Timed Automata". Gleichzeitig bin ich Mitglied bei CeDoSIA program, derTUM GS und der GSISH.
Lehre
- Tutor Proseminar Bioinformatik SS2009, SS2011
- Tutor Hauptseminar Bioinformatik WS0910, SS2010, WS1011
- Tutorium: Analyse strukturierter Daten in der Bioinformatik SS2010, SS2011
- Tutorium: Maschinelles Lernen und Data Mining in der Bioinformatik WS1011
- Tutorium: Introduction to Programming WS1112
- Constanze Schmitt: "Induction of Petri Nets from Episode Rules", 2009. (Diploma Thesis)
- Guokun Zhang: "Improving the Usability of the Alzheimer`s Database: AldBase", 2009. (Bachelor Thesis)
- Elisabeth Braendle: "Attribute constrained clustering", 2010 (Bachelor Thesis)
- Sonja Ansorge: "Structural Risk Minimization and Hybrid State Merging for Automaton Learning", 2011 (Bachelor Thesis)
- Huang Xiao: "Copula Bayesian Networks", 2011 (Master Thesis)
