Jan Kapar
- Abteilung: Statistische Methoden in der Epidemiologie
- Fachgruppe: Emmy Noether-Nachwuchsgruppe: Beyond Prediction - Statistical Inference
Ausbildung
Berufserfahrung
- 2023: Auslandsaufenthalt (5 Monate), Department of Human Health and Nutritional Sciences, University of Guelph
- seit 2022: Promotionsstudent Machine Learning, Fachbereich Mathematik und Informatik, Universität Bremen
- 2014 - 2015: Auslandssemester, Università degli Studi di Padova
- 2013 - 2016: M.Sc. Wirtschaftsmathematik, Julius-Maxmilians-Universität Würzburg
- 2011 - 2013: B.Sc. Mathematik, Julius-Maxmilians-Universität Würzburg
Berufserfahrung
- seit 02/22: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Leibniz BIPS
- 03/2017 - 01/2022: Unternehmensberater, Accenture GmbH
- 06/2016 - 09/2016: Praktikant, Accenture GmbH
- 11/2015 - 03/2016: Praktikant, DAIMLER AG
- 04/2013 - 07/2013: Studentische Hilfskraft, Fakultät für Mathematik, Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Ausgewählte BIPS-Veröffentlichungen
Conference Proceedings
- Blesch K, Koenen N, Kapar J, Golchian P, Burk L, Loecher M, Wright MN. Conditional feature importance with generative modeling using adversarial random forests. Washington, D.C.. 2025.
https://doi.org/10.1609/aaai.v39i15.33712 - Dandl S, Blesch K, Freiesleben T, König G, Kapar J, Bischl B, Wright MN. CountARFactuals -- Generating plausible model-agnostic counterfactual explanations with adversarial random forests. Cham. 2024.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-63800-8_5 - Watson DS, Blesch K, Kapar J, Wright MN. Adversarial random forests for density estimation and generative modeling. 2023.
https://proceedings.mlr.press/v206/watson23a.html
Weitere Publikationen finden Sie unter nachfolgendem Link:
- Winter 2022/2023: Biometrical Methods (Ãœbung)
Verantwortlich für den Inhalt dieser Seite ist Jan Kapar.