Prof. Dr. Heike Trautmann

Machine Learning and Optimisation

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Machine Learning and Optimisation
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"Mindset is everyting ..."

Über Heike Trautmann

In meiner derzeitigen Position als Professorin für Maschinelles Lernen und Optimierung an der Universität Paderborn konzentriert sich meine Forschung hauptsächlich auf (vertrauenswürdige) Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Data Science, automatisierte Algorithmenselektion und -konfiguration, explorative Landschaftsanalyse, (mehrkriterielle) evolutionäre Optimierung und Data Stream Mining. Ich bin außerdem (Gast-)Professorin für Data Science in 'Data Management and Biometrics Group' an der Universität Twente (NL) und war bis September 2023 zehn Jahre lang als Professorin für Data Science: Statistik und Optimierung am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Münster tätig. Derzeit bin ich key supporter der Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe (CLAIRE) und Mitglied des European Research Centers for Information Systems (ERCIS).
 

Curriculum Vitae

01.03.2021 - 28.02.2026: Gastprofessorin für Data Science, Data Management and Biometrics Group, University of Twente, Netherlands

Seit 01.10.2023: Professorin für Maschinelles Lernen und Optimierung, Institut für Informatik, Universität Paderborn, Deutschland

01.04.2013 - 30.09.2023: Professorin für Data Science: Statistik und Optimierung, Universität Münster, Deutschland

01.01.2017 - 01.10.2022: Mitglied im Wissenschaftsbeirat, Westphalia Data Lab, Münster, Deutschland

01.01.2017 - 31.12.2017: Pascal Professorin, Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University, Netherlands

15.04.2013: Habilitation im Fach Statistik, TU Dortmund, Deutschland

01.07.2004 - 31.03.2013: Postdoktorandin, Fakultät Statistik, TU Dortmund, Deutschland

01.10.2002 - 30.06.2004: Doktorandin, Graduate School of Production Engineering and Logistics, TU Dortmund, Deutschland

01.03.2001 - 30.09.2002: Analytics Consultant, Roland Berger Strategy Consulting, München, Deutschland

01.04.2000 - 28.02.2001: Consultant, Marketing Systems GmbH, Essen, Deutschland

01.10.1997 - 29.02.2000: Studium der Statistik (Diplom), TU Dortmund, Deutschland

01.10.1996 - 31.07.1998: Studium der Wirtschaftsmathematik (Vordiplom), TU Dortmund, Deutschland

"The world is multi-objective ..."

Publikationen

Aktuelle Publikationen

Exploratory Landscape Analysis for Mixed-Variable Problems

R.P. Prager, H. Trautmann, IEEE Transactions on Evolutionary Computation (2024) 1–1.

DOI

Hybridizing Target- and SHAP-encoded Features for Algorithm Selection in Mixed-variable Black-box Optimization

K. Dietrich, R. Prager, C. Doerr, H. Trautmann, in: M. Affenzeller, S. Winkler, A. Kononova, H. Trautmann, T. Tušar, P. Machado, T. Baeck (Eds.), Parallel Problem Solving from Nature — PPSN XVIII, Springer International Publishing, Cham, 2024, pp. 1–14.


Learned Features vs. Classical ELA on Affine BBOB Functions

M. Seiler, U. Skvorc, G. Cenikj, C. Doerr, H. Trautmann, in: M. Affenzeller, S. Winkler, A. Kononova, H. Trautmann, T. Tušar, P. Machado, T. Baeck (Eds.), Parallel Problem Solving from Nature — PPSN XVIII, Springer International Publishing, Cham, 2024, pp. 1–14.


On the Potential of Multi-objective Automated Algorithm Configuration on Multi-modal Multi-objective Optimisation Problems

O.L. Preuß, J. Rook, H. Trautmann, in: Applications of Evolutionary Computation, Springer Nature Switzerland, Cham, 2024.

DOI

Using Reinforcement Learning for Per-Instance Algorithm Configuration on the TSP

M. Seiler, J. Rook, J. Heins, O.L. Preuß, J. Bossek, H. Trautmann, in: 2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), IEEE, 2024.

DOI

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"Never stop learning ..."

Lehre

Schwerpunkte in der Lehre

Meine Arbeitsgruppe bietet Grundlagen- und weiterführende Veranstaltungen in den Bereichen KI / Data Science, Maschinelles Lernen und Optimierung an sowie auch Spezialveranstaltungen, beispielsweise hinsichtlich Algorithmenselektion und -konfiguration, Streaming-Daten, oder Social Media Analytics. Durch meine Erfahrungen aus Drittmittelprojekten und meine Tätigkeit in der strategischen Unternehmensberatung illustriere ich die vermittelten Methoden mit entsprechendem Anwendungsbezug. Im Übungsbetrieb und auch interaktiv in Vorlesungen kommt verstärkt die Statistik-Software R zur Anwendung.


Laufende Lehrveranstaltungen

  • Seminar: Machine Learning Assisted Evolutionary Multi-Objective Optimisation (in English)
  • Seminar: Data Stream Mining (in English)
  • Projektgruppe: Next Gen User Interface for optimization software based on Generative AI (in English)
  • Oberseminar: Maschinelles Lernen und Optimierung (in English)
  • Angewandte Statistik mit R

Transfer

Meine Arbeitsgruppe unterstützt den wechselseitigen Wissenstransfer zwischen der Universität und der Industrie. Der Transfer aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Lehre und die Integration anwendungsorientierter Forschungsansätze sind wichtige Bestandteile einer qualitativ hochwertigen Lehre. Ich verfüge über langjährige Erfahrung in Drittmittelprojekten in Kooperation mit der Industrie, war mehrere Jahre Mitglied des wissenschaftlichen Beirats eines KI-Startups und selbst einige Jahre in der strategischen Unternehmensberatung tätig. Außerdem engagiere ich mich in den berufsbegleitenden Master- und Zertifikatsstudiengängen 'Data Science' sowie 'IT-Management' bei der University of Münster Professional School.
 

Wissenschaftliches Engagement

Seit 20.11.2023  |  Vorstandsmitglied im Fakultätentag Informatik


Seit 15.07.2023  |  Mitglied im ACM Sigevo Executive Board


Seit 01.09.2018  |  Key supporter of CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe)


Seit 01.06.2013  |  ERCIS Direktorin (European Research Center for Information Systems), Münster, Deutschland


Seit 01.10.2021  |  IEEE Transactions of Evolutionary Computation, Associate Editor


Seit 01.08.2017  |  Evolutionary Computation Journal, Associate Editor


01.01.2020 - 31.12.2022  |  ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization, Associate Editor


Seit 01.10.2023  |  Mitglied der Gesellschaft für Informatik


Seit 01.01.2022  |  Mitglied im Verband der Hochschullehrerinnen und Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V. (VHB)


Seit 01.01.2019  |  IEEE + IEEE Computational Intelligence Society, Full member


Seit 01.02.2017  |  Association for Computing Machinery (ACM) + ACM Sigevo, Full member