Lisa Hickl

Zur Person

Während meiner Promotion erforsche ich vor allem Methoden zur kausalen Entscheidungsfindung, anwendungstechnisch bewege ich mich dabei in der Biomedizin, im Speziellen Onkologie und Neuroimmunologie.
Mein Fokus liegt dabei auf der Weiterentwicklung im Deep Reinforcement Learning-Architekturen, welche neuronale Netze und Monte Carlo Tree Search kombinieren, um optimale Entscheidungen zu treffen. Ein zentraler Aspekt ist das Inverse Reinforcement Learning, um zugrundeliegende Entscheidungslogiken zu formalisieren.
Darüber hinaus widme ich mich der automatisierten Phänotypisierung von Zellen aus Durchflusszytometriedaten. Dazu sind Vorbetrachtungen und Datenvorbereitungsschritte notwendig, die ebenfalls eine Merkmalsanalyse mittels Random Forestermöglichen.