Nils Finke, M.Sc.

- externer Doktorand -

 

Institut für Informationssysteme
Universität zu Lübeck
Ratzeburger Allee 160 ( Gebäude 64 - 2.OG )
D-23562 Lübeck

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Curriculum Vitae

Akademisch

  • 12. Oktober 2023: Promotion zum Dr. rer. nat. unter der Betreuung von Herrn Prof. Ralf Möller
  • März 2018 - Oktober 2023 externer Doktorand an der Universität zu Lübeck
  • Oktober 2015 - September 2017: M.Sc. Entrepreneurship in digitalen Technologien an der Universität zu Lübeck
  • Oktober 2011 - März 2015: B.Sc. Informatik an der Universität zu Lübeck

Beruflich

  • März 2019 - Heute: Senior IT Projektmanager bei Oldendorff Carriers
  • Oktober 2015 - März 2019: IT Projektmanager bei Oldendorff Carriers

Forschungsinteressen

Ich untersuche Real-World Problemstellungen auf geeignete probabilistische Modelle und Inferenzverfahren. Dabei versuche ich Herausforderungen in existierenden Modellen und Algorithmen zu adressieren.

  • Maschinelles Lernen
  • Probabilistische Graphische Modelle
  • Lifted Inference
  • Temporale und Relationale Modelle

Publikationen

2022

  • Nils Finke, Ralf Möller: On the Construction of Symmetries and Retaining Lifted Representations in Dynamic Probabilistic Relational Models
    in: Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 2022, Vol.7, (2)
    BibTeX
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2021

  • Finke, Nils, Möller, Ralf, Mohr, Marisa: Multivariate Ordinal Patterns for Symmetry Approximation in Dynamic Probabilistic Relational Models
    in: AI 2021: Advances in Artificial Intelligence, 2022, Long, Guodong, Yu, Xinghuo, Wang, Sen (Ed.), Springer International Publishing, p.543-555
    DOI BibTeX:
    @inproceedings{FiMoMoh21,
    author = {Nils Finke and Ralf M{\"o}ller and Marisa Mohr},
    	booktitle = {AI 2021: Advances in Artificial Intelligence},
    	editor = {Long, Guodong and Yu, Xinghuo and Wang, Sen},
    	isbn = {978-3-030-97546-3},
    	pages = {543--555},
    	publisher = {Springer International Publishing},
    	title = {Multivariate Ordinal Patterns for Symmetry Approximation in Dynamic Probabilistic Relational Models},
    	year = {2022},
    doi = {https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-97546-3_44}
    }
    
    
    
    
    
  • Nils Finke, Marisa Mohr: A Priori Approximation of Symmetries in Probabilistic Dynamic Relational Models
    in: KI 2021: Advances in Artificial Intelligence, 2021, Stefan Edelkamp, Ralf Möller, Elmar Rueckert (Ed.), Springer International Publishing, Cham, p.309-323
    DOI BibTeX
  • Nils Finke, Tanya Braun, Marcel Gehrke, Ralf Möller: Concept Drift Detection in Dynamic Probabilistic Relational Models
    in: The International FLAIRS Conference Proceedings, 2021, Vol.34
    DOI BibTeX
  • Nils Finke, Tanya Braun, Marcel Gehrke, Ralf Möller: Dynamic Domain Sizes in Temporal Probabilistic Relational Models
    in: The International FLAIRS Conference Proceedings, 2021, Vol.34
    DOI BibTeX
  • Nils Finke, Marisa Mohr, Alexander Lontke, Marwin Zünfle, Samuel Kounev, Ralf Möller: Recommendations for Data-Driven Degradation Estimation with Case Studies from Manufacturing and Dry-Bulk Shipping
    in: Research Challenges in Information Science - 15th International Conference, RCIS 2021, 2021, Samira Cherfi, Anna Perini, Selmin Nurcan (Ed.), Springer International Publishing, Lecture Notes in Business Information Processing, Vol.415, p.189-204
    DOI BibTeX
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2020

  • Marisa Mohr, Nils Finke, Ralf Möller: On the Behaviour of Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion in a Multivariate Setting
    in: Proceedings of the Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2020 (APSIPA-ASC), 2020, IEEE, p.189-196
    DOI BibTeX
  • Nils Finke, Marcel Gehrke, Tanya Braun, Tristan Potten, Ralf Möller: Investigating Matureness of Probabilistic Graphical Models for Dry-Bulk Shipping
    in: Proceedings of the 10th International Conference on Probabilistic Graphical Models, 2020, 23-25 Sep, Manfred Jaeger, Thomas Dyhre Nielsen volu (Ed.), PMLR, Proceedings of Machine Learning Research, p.197-208
    DOI BibTeX
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