Über mich

Ich mag Technik, Naturwissenschaften und Kunst im Allgemeinen sowie Bücher, Filme und Software im Speziellen.

Geboren wurde ich 1976 auf der wunderschönen Insel Rügen und nach einigem Hin und Her zog es mich wieder an die Ostseeküste, genauer gesagt in die Hansestadt Rostock, in der ich auch studierte.

Blick auf Rostock

Arbeit

Ein großer Teil der Software, die ich entwickelte oder an der ich mitwirkte, entstand für Firmen. Dies waren und sind unter anderem:

Seit 2012 begannen zwei Mitstreiter und ich eine Firma im Nebenerwerb aufzubauen und seit Ende 2013 betreiben wir diese hauptberuflich.

Unser Unternehmen, die Wegtam GmbH, gewann einige Förderpreise und bietet Dienstleistungen in den Bereichen Softwareentwicklung, Datenmanagement, Open-Source und Suche an. Des weiteren bieten wir Produkte in den Feldern Datenintegration und Enterprise Search an.

Ausbildung

Es begann wie bei allen mit der Schule, die ich am Ernst-Moritz-Arndt-Gymnasium in Bergen auf Rügen 1995 abschloß. Danach folgte der Wehrdienst und anschließend begann ich zu studieren:

Studium der Elektrotechnik, Informatik und Philosophie an der Universität Rostock sowie Studium der Wirtschaftsinformatik an selbiger und an der Hochschule Wismar.

Diplomarbeit

Meine Diplomarbeit schrieb ich im Jahr 2006 am Fraunhoferinstitut für grafische Datenverarbeitung in Rostock im Themenbereich Data-Mining und Künstliche Intelligenz.

Das Diplom wurde in das Gesamtprojekt “Emotion in der Mensch-Maschine-Kommunikation” eingegliedert und hatte zur Aufgabe die Datenvorverarbeitung und Klassifikation von emotionsbezogenen Meßdaten weitestgehend zu automatisieren. Das konkrete Thema lautete:

Entwicklung eines Frameworks zur Automatisierung der Datenvorverarbeitung und Klassifikation emotionsbezogener Sensordaten.

Der erste Teil der Diplomarbeit bestand darin, die Datenvorverarbeitung per XML-Datei konfigurierbar zu machen und den Rest möglichst automatisch ablaufen zu lassen. Dazu war es notwendig, aus den vorhandenen Daten den Kopf für das Weka-spezifische ARFF-Dateiformat automatisch zu generieren und anschließend die in der XML-Datei konfigurierten Filter auf die Daten anzuwenden. Die daraus resultierende ARFF-Datei konnte dann zur Klassifikation genutzt werden.

Im zweiten Teil der Arbeit ging es darum die Klassifikationsergebnisse zu verbessern und alternative Methoden zur Erhöhung der Generalisierungsfähigkeit zu testen. Hier wurde eine Diskretisierung der Meßwerte untersucht und festgestellt, daß im Vergleich zur Anwendung einer Fisherprojektion mit Tagesmatrix durchaus äquivalente Ergebnisse erzielt werden können.

Jens Grassel Written by:

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