ADP am PTW Causal Machine Learning

    Hallo!

    Anbei das Thema für ein ADP angehängt. Es geht um die Entdeckung der Ursachen-Wirkungs-Beziehungen aus den Produktionsdaten und anschließende Optimierung mit Validierung der Ergebnisse. Die Voraussetzungen sind Erfahrung mit Machine Learning und im besten Fall auch mit Causal Discovery und Causal Inference.

    Jetzt suche ich noch Leute, die mit mir zusammen das Projekt erledigen. Am besten wäre es, wenn ihr auch Vorkenntnisse in diesem Bereich habt. Meldet ihr euch gerne bei mir bevorzugt mit Infos zu euch und Erfahrungen (oder Projekten und Modulen, die ihr bisher gemacht habt), ich werde die weiteren Infos mitteilen.

    Viele Grüße
    David

    Hi David,

    I’m Adeel, a Master’s student in Aerospace Engineering. This project sounds exactly like the kind of work I’m looking for.

    I’ve already completed an ADP at IMS using MATLAB and fuzzy logic for signal analysis, and I’m very comfortable working with Python for data analytics. I’ve also built ML models with over 90% accuracy and hold a Six Sigma Yellow Belt, so I'm used to systematic optimization.

    I’d love to chat more about joining the team, let me know if you’re free to catch up!
    You can reach me out at "adeel.khan@stud.tu-darmstadt.de"

    Best regards,
    Adeel

    Hallo David,

    vielen Dank für die Zusendung des Themas. Wir finden das Thema sehr spannend, insbesondere die Kombination aus Causal Discovery, Ursachen-Wirkungs-Analyse und der anschließenden Optimierung mit Validierung.

    Wir sind zwei Masterstudierende im Bereich Mechatronik und haben beide Interesse an Machine Learning sowie an datengetriebenen Methoden in technischen Anwendungen. Im Rahmen unseres Studiums haben wir bereits Module im Bereich Machine Learning belegt und praktische Erfahrungen mit Datenanalyse und Modellierung gesammelt.

    Darüber hinaus interessieren wir uns besonders für die Anwendung von Machine Learning in industriellen Prozessen und sehen in diesem Thema eine sehr gute Möglichkeit, unser Wissen in Richtung Causal Inference weiter zu vertiefen.

    Auch wenn wir im Bereich Causal Discovery noch nicht tiefgehende Erfahrung haben, bringen wir eine hohe Lernbereitschaft, Motivation und eine strukturierte Arbeitsweise mit. Wir sind überzeugt, dass wir uns schnell in die notwendigen Methoden einarbeiten können.

    Gerne würden wir an diesem ADP teilnehmen und freuen uns über weitere Informationen zum Projekt sowie zum weiteren Ablauf.

    Viele Grüße
    Alex Djoumessi & Handy Fouegap

    Email: dimitry.djoumessi@stud.tu-darmstadt.de