Bach

M.Sc. Jakob Bach

Allgemeines

Ich bin Doktorand im Bereich Data Science. Konkret beschäftige ich mich mit der Merkmalsauswahl (Feature Selection) unter Nebenbedingungen (Constraints), habe/hatte aber auch noch einige Nebenprojekte. Für viele meiner Forschungs- und Lehraktivitäten habe ich GitHub-Projekte erstellt, die den Code und teils noch weitere Materialien enthalten. Die Publikation "Understanding the Effects of Temporal Energy-Data Aggregation on Clustering Quality" besitzt eine separate Webseite.

Publikationen


Finding Optimal Diverse Feature Sets with Alternative Feature Selection
Bach, J.
2023. arxiv. doi:10.48550/arXiv.2307.11607
Experimental Data for the Paper "Finding Optimal Diverse Feature Sets with Alternative Feature Selection"
Bach, J.
2023, Juli 13. doi:10.35097/1623
Active Learning for SAT Solver Benchmarking
Fuchs, T.; Bach, J.; Iser, M.
2023. Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems. Ed.: S. Sankaranarayanan. Pt. 1, 407–425, Springer Nature Switzerland AG. doi:10.1007/978-3-031-30823-9_21
Leveraging Constraints for User-Centric Selection of Predictive Features
Bach, J.
2022, Oktober 6. AI Hub @ Karlsruhe (2022), Karlsruhe, Deutschland, 5.–7. Oktober 2022
An Empirical Evaluation of Constrained Feature Selection
Bach, J.; Zoller, K.; Trittenbach, H.; Schulz, K.; Böhm, K.
2022. SN Computer Science, 3 (6), Art.-Nr.: 445. doi:10.1007/s42979-022-01338-z
Presentation for the Paper "A Comprehensive Study of k-Portfolios of Recent SAT Solvers"
Bach, J.
2022, August 2. 25th International Conference on Theory and Applications of Satisfiability Testing (SAT 2022), Haifa, Israel, 2.–5. August 2022
A Comprehensive Study of k-Portfolios of Recent SAT Solvers
Bach, J.; Iser, M.; Böhm, K.
2022. 25th International Conference on Theory and Applications of Satisfiability Testing (SAT 2022). Hrsg.: Kuldeep S. Meel, 2:1–2:18, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik (LZI). doi:10.4230/LIPIcs.SAT.2022.2
Experimental Data for the Paper ’’An Empirical Evaluation of Constrained Feature Selection"
Bach, J.; Zoller, K.; Schulz, K.
2022, Juli 26. doi:10.5445/IR/1000148891
Experimental Data for the Paper "A Comprehensive Study of k-Portfolios of Recent SAT Solvers"
Bach, J.; Iser, M.
2022, Mai 30. doi:10.5445/IR/1000146629
Experimental data for the paper "Analyzing and Predicting Verification of Data-Aware Process Models -- a Case Study with Spectrum Auctions"
Ordoni, E.; Bach, J.; Fleck, A.-K.
2022, Februar 14. doi:10.5445/IR/1000142949
Analyzing and Predicting Verification of Data-Aware Process Models – a Case Study with Spectrum Auctions
Ordoni, E.; Bach, J.; Fleck, A.
2022. IEEE Access, 10, 31699–31713. doi:10.1109/ACCESS.2022.3154445
Data-driven exploration and continuum modeling of dislocation networks
Sudmanns, M.; Bach, J.; Weygand, D.; Schulz, K.
2020. Modelling and simulation in materials science and engineering, 28 (6), Art. Nr.: 065001. doi:10.1088/1361-651X/ab97ef
Understanding the effects of temporal energy-data aggregation on clustering quality
Trittenbach, H.; Bach, J.; Böhm, K.
2019. Information technology, 61 (2-3), 111–123. doi:10.1515/itit-2019-0014
On the tradeoff between energy data aggregation and clustering quality
Trittenbach, H.; Bach, J.; Böhm, K.
2018. 9th ACM International Conference on Future Energy Systems, e-Energy 2018; Karlsruhe; Germany; 12 June 2018 through 15 June 2018, 399–401, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3208903.3212038

Lehre

Ich war mehrmals Übungsleiter für die Veranstaltung "Data Science 1" (alter Name: "Analysetechniken für große Datenbestände") und Leiter des Praktikums "Praktikum Data Science" (alter Name: "Praktikum: Analyse großer Datenbestände). Die Übung für "Data Science 1" gestaltete ich im Rahmen des "Baden-Württemberg-Zertifikats für Hochschuldidaktik" grundlegend um. Weiterhin betreute ich Projekte im Rahmen der Veranstaltungen "Praxis der Softwareentwicklung" und "Praxis der Forschung". Außerdem betreute ich mehrere Seminar-, Bachelor- und Masterarbeiten.