Fakultät für Informatik

Assoz. Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Sebastian Tschiatschek, BSc

Forschungsgruppe Data Mining and Machine Learning

stv. Leiter

Währinger Straße 29
1090 Wien
Raum : 4.40

T: +43-1-4277-79511

sebastian.tschiatschek(at)univie.ac.at

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Lehrveranstaltungen

Publikationen

Digitize! – Computational Social Science in der digitalen und sozialen Transformation. / Kritzinger, Sylvia ; Pfaff, Katharina; Barta, Julia Maria Theresia et al.
in: Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 11.2023, S. 173 - 195.

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed

doi.org/10.21240/zfhe/SH-F/11

Large Language Models for In-Context Student Modeling: Synthesizing Student's Behavior in Visual Programming from One-Shot Observation. / Nguyen, Manh Hung ; Tschiatschek, Sebastian; Singla, Adish.
arXiv.org, 2023.

Veröffentlichungen: Working Paper › Preprint

Replication Robust Payoff Allocation in Submodular Cooperative Games. / Han, Dongge; Wooldridge, Michael; Rogers, Alex et al.
in: IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Band 4, Nr. 5, 01.10.2023, S. 1114-1128.

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed

doi.org/10.1109/TAI.2022.3195686

Specifying Prior Beliefs over DAGs in Deep Bayesian Causal Structure Learning. / Rittel, Simon; Tschiatschek, Sebastian.
ECAI 2023: 26th European Conference on Artificial Intelligence, including 12th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems, PAIS 2023 - Proceedings. Hrsg. / Kobi Gal; Kobi Gal; Ann Nowe; Grzegorz J. Nalepa; Roy Fairstein; Roxana Radulescu. Amsterdam: IOS Press, 2023. S. 1962-1969 (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Band 372).

Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed

doi.org/10.3233/FAIA230487

Posterior Consistency for Missing Data in Variational Autoencoders. / Sudak, Timur; Tschiatschek, Sebastian (Korresp. Autor*in).
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track: European Conference, ECML PKDD 2023, Turin, Italy, September 18–22, 2023, Proceedings, Part II. Hrsg. / Danai Koutra; Claudia Plant; Manuel Gomez Rodriguez; Elena Baralis; Francesco Bonchi. Cham: Springer Nature, 2023. S. 508-524 (Lecture Notes in Computer Science, Band 14170).

Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed

doi.org/10.1007/978-3-031-43415-0_30

The IJCAI-23 joint workshop on artificial intelligence safety and safe reinforcement learning (AISafety-SafeRL2023). / Pedroza, Gabriel ; Chen, Xin Cynthia ; Hernández-Orallo, José et al.
in: CEUR Workshop Proceedings, Band 3505, 19.08.2023.

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed

On the Impact of Explanations on Understanding of Algorithmic Decision-Making. / Schmude, Timothée; Koesten, Laura ; Möller, Torsten et al.
2023. 959–970 Beitrag in ACM FAccT Conference 2023, Chicago, USA / Vereinigte Staaten.

Veröffentlichungen: Beitrag zu Konferenz › Paper › Peer Reviewed

doi.org/10.1145/3593013.3594054

Learning Constraints From Human Stop-Feedback in Reinforcement Learning. / Poletti, Silvia; Testolin, Albreto; Tschiatschek, Sebastian.
he proceedings of the 22nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2023). 2023.

Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed

Learning Safety Constraints from Demonstrations with Unknown Rewards. / Lindner, David; Chen, Xin; Tschiatschek, Sebastian et al.
arXiv.org, 2023.

Veröffentlichungen: Working Paper › Preprint

doi.org/10.48550/arXiv.2305.16147

Applying Interdisciplinary Frameworks to Understand Algorithmic Decision-Making. / Schmude, Timothée; Koesten, Laura ; Möller, Torsten et al.
2023. Beitrag in ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 2023, Hamburg, Deutschland.

Veröffentlichungen: Beitrag zu Konferenz › Paper › Peer Reviewed