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2 | The current idea in scope is to classify customer- will this customer be reported to the FIU ( Financial Intelligende Unit. The idea is to predict on KYC data | Brain MRI segmentation - https://www.kaggle.com/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation | credit card fraud detection | ChemCam data, to identifying the chemical composition of minerals | dataset to a spotify dataset from Kaggle, where we will aim to predict the popularity of songs based on time series analysis and also try to predict the release year of a song | the images of ice where we want to classify whether it's ash or pollen (or something else) | Plan to work on financial data provided by Adriano with a project that focus on the stock market | Some NWP data/ or other satellite data concerning climate | We will be doing the project with insurance claims data, with a goal of making a pricing model | Plan A: - Apply machine learning to a dataset from a clinical study where the primary goal of the investigation is to determine if one of two surgical operational methods leads to the patient recovering faster than the other. The operation concerns removing a tumor from the intestines. - A secondary goal is the determine if one can detect a difference in the characteristics of the blood perfusion through the intestines between the groups of patients having undergone one or the other operation. - I have contact to the surgeon which is part of the project through the company I work in besides my studies, but I haven’t received the information about the size of the dataset yet. I assume that I will get that during this week. Plan B: - Use the dataset from Troels about ‘Identifying ancient "insoluables" in icecores from images’ | ‘Identifying ancient "insoluables" in icecores from images’-dataset | Generating Photonic Crystals from Band Diagrams | Image classification to classify dog breeds | Something about weather prediction | the clustering project with Adriano | Maybe something with image recognition | analysing Kepler Objects of Interest data, specifically with false positives classification (at first) and maybe prediction of planetary radius later (regression) | QuickDraw data (https://quickdraw.withgoogle.com/data) and probably also look into GANs to create our own drawings. | This project on Kaggle https://www.kaggle.com/c/birdclef-2021 | Multi-class classification of cases based on text description | projekt kommer til at handle om Fantasy Premier League. Vi Vil bruge det her data: https://github.com/vaastav/Fantasy-Premier-League på at prøve at vinde FPL | project on the GTSRB* dataset which involves classifying 40 different classes of German road signs and also apply my approach on a different dataset: TSRD** to measure my model architecture on two separate datasets. I would be building a CNN but also trying a GBM to compare their performances. It will be a multi-classification task. https://www.kaggle.com/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign | |||||||||||
3 | Clara Victoria Munk Heine Matovu | Alex Bruun Hemmingsen | Niels Krog | Zihua Wang | Niall Omar Henry Gray | Jun Jia | Markus Hofer | Kristine Marie Løfgren Krighaar | Kevin Kumar | DLDana Sarah Lüdemann | Nick Kjær Mikkelsen | Martin Lyskjær Frølund | Alicia Mosquera Rodríguez | Amalie Regitze Faber Mygind | Marc Christoffer Pedersen | Pedro Martínez Saiz | Andrea Pertoldi | Maja Skafsgaard | Chrysoula Stathaki | Katharina Theresa Scheidt | Kian Gao | Beatriz Campos Estrada (She/Her) | Martin Langgård Ravn | Tobias Priesholm Gårdhus | Marie Albrecht | Ruben Engmose Larsen | Jonathan Bjørn Greve | Josefine Fang Ya Munk Mosegaard | |||||
4 | Rasmus Jul Skalts | Asger Damgaard Christensen | Eugen Sopot | Leon Bozianu | Valerii Novikov | Emma Ynill Lenander | Emil Hellebek | Anna Puggaard | Troels Sabroe Ebbesen | LSLars Erik Johnsen Skjegstad | Tommaso Ferrari | Ulrik Friis-Jensen | Søren Brix | Beñat Martinez de Aguirre Jokisch | Julian Curry Robinson-Tait | Kimi Cardoso Kreilgaard | Neus Rodeja Ferrer | Nga Ying Lo | Tobias Skov Særkjær | Vittorio Sguazzo | Marie Cornelius Hansen | Kaare Endrup Iversen | PTPatrick Thaddeus Timmermans | Benjamin Jacobsen Hasan | |||||||||
5 | JHJohan Ellekær Hansen | Bjarne Ullner Munch | Johan Auchenberg Brimer | MHMorten Holm | Rebecca Schmieg | Camilla Birch Okkels | Daniel Abdulla Bobruk | Helene Pehrsson | Jakob Sand Houe | Liam Joseph Ward | Georg Enzian | Marcus Frahm Nygaard | Rasmus Probst Meyer | Jonas Bundgaard Mathiassen | Mads Bjerregaard Kristensen | Amelia Jade White | Linea Stausbøll Hedemark | Anna Ida Katharina Kirchner | Emily Madeleine Wilbur | Mia-Louise Nielsen | Bia Fonseca | Kasper Hede Nielsen | Martin Odgaard Vestergaard | Sarah Jane Stapleton | |||||||||
6 | Daniel Magleby Sørensen | Kiril Angelov Manin | Andreas Malthe Faber | Jonathan Guldberg Elsborg | Georgia Anyfantaki | Simon Christian Debes | Gustav Ernst Madsen | Elloise Jensen Fangel-Lloyd | Emil Ditmar Hofman | Sofie Castro Holbæk | Michala Damsgaard Jensen | Mathias Preisler Schødt | Jacob Thornfeldt Hansen | Eliot Bohr | Kun Yu | Samy Tessier | Christopher-Dustin A Pfeiffer | Kian Kirchhof | Marco Merusi | ||||||||||||||
7 | Frederik Lizak Johansen | Martin Hoffmann Petersen | Michael Viktor Alban Zugenmaier | Søren Langkilde | Sofus Laguna Kristensen | Ioannis Mageiras | Arnau Morancho Tarda | Carl Gustav Henning Hansen | |||||||||||||||||||||||||
8 | Kristian Lyck Lotzkat | Jeppe Jon Cederholm | Moritz Bilstein | ||||||||||||||||||||||||||||||
9 | June 17th | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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