Zur Person:
Göran Kauermann ist international anerkannter Experte auf dem Gebiet der angewandten Statistik. Nach seinem Mathematikstudium und der Promotion in Statistik an der TU Berlin im Jahr 1994 war er Postdoc an der University of Chicago, USA. Im Jahr 2000 habilitierte er sich an der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) in München und nahm eine Stelle als Senior Lecturer an der University of Glasgow, Schottland, an. Im Jahr 2003 wurde er ordentlicher Professor für Statistik an der Universität Bielefeld und seit 2011 ist er Lehrstuhlinhaber an der LMU München. Kauermann ist Autor zahlreicher Veröffentlichungen im Bereich der angewandten Statistik und Data Science. Von 2005 bis 2013 war er Vorsitzender der Deutschen Arbeitsgemeinschaft Statistik (DAGStat). Seit 2016 ist er Sprecher des internationalen Elite-Masterprogramms Data Science an der LMU München und seit 2022 Vorsitzender der German Data Science Society. Er ist derzeit gewählter Fachkollegiat für Statistik bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und erhielt 2022 die DAGStat-Medaille und den Corona-Sonderpreis des Deutschen Statistischen Bundesamtes.
Und darum geht es:
Impulsvortrag
AI, ML, NLP, Deep Learning, Data Science …
und wo bleibt die Statistik?
Bei der andauernden Welle von KI – gestartet vor 10 Jahren mit Big Data und Data Science – die nun in Large Language Models wie ChatGPT und Generative AI gipfelt, fragt man sich, ob Statistik überhaupt noch gebraucht wird. Wer macht heute noch Statistik, wenn er automatisch laufen lassen kann? Ist Statistik also ein Auslaufmodell?
Der Vortrag argumentiert deutlich gegen diese These und zeigt auf, warum Statistikerinnen und Statistiker heute gefragter sind als je zuvor. Die Machine Learning Revolution – so beeindruckend die Ergebnisse sind – stellt die Nutzer vor ganz neue Fragestellungen, wovon sehr viele mit Statistik, oder genauer gesagt mit Unsicherheit zu tun haben. Begreift man Statistik als die wissenschaftliche Disziplin, die Konzepte und Methoden bereithält mit Unsicherheit umzugehen, so offenbart sich, dass die Statistik aktuell sehr gefragt ist. Das beginnt beim Bereitstellen von Trainingsdaten, setzt sich fort durch aleatorische und epistemische Unsicherheit und endet mit der Quantifizierung von Unsicherheit bei Prädiktionen.
Der Vortrag will einladen, sich als Statistikerin und Statistiker den neuen Themenfeldern zu widmen, die Probleme zu erkennen und an Lösungen zu arbeiten. Hier ist die Statistik von morgen....