Weiterentwicklung maschineller Lernmethoden für Sequenzen mit Anwendung zur rechnergestützter Generkennung

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Verfahren des maschinellen Lernens gehören zu den erfolgreichsten Ansätzen für die Verarbeitung von Sequenzdaten, z.B. bei der Genomannotation oder der Textanalyse. In diesem Projekt sollen diese bewährten Algorithmen weiterentwickelt werden: 1. Die Trainingsgeschwindigkeit soll gesteigert werden, um von den bereits gewaltigen und immer weiter wachsenden Datenmengen profitieren zu können. 2. Bisherige, technisch bedingte Beschränkungen der existierenden Ansätze sollen überwunden werden, um die Problemstellungen exakter modellieren zu können. 3. Für die trainierten Modelle sollen Analysetechniken entwickelt werden, die es ermöglichen, die gelernten Zusammenhänge zu extrahieren und damit die Wissenschaft im Anwendungsgebiet zu unterstützen. Alle Verbesserungen sollen für die rechnergestützte Genomannotation eingesetzt werden.