Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification

Der Lehrstuhl widmet sich der Analyse von Daten als zentrale Ressource fu?r Anwendungen des maschinellen Lernens sowie als entscheidender Wettbewerbsfaktor und Innovationstreiber in digitalen M?rkten. Im Fokus der Forschung stehen die ?konomischen Auswirkungen KI-basierter Systeme, die strategischen Implikationen datengetriebener Gesch?ftsmodelle, die Interaktion zwischen Mensch und KI, die Erkl?rbarkeit und Akzeptanz maschineller Lernverfahren, empirische Datenschutzfragen sowie die technische und ?konomische Regulierung künstlicher Intelligenz. Die Messung von Unsicherheit und deren Auswirkungen auf maschinelle Lernverfahren sind in diesen Forschungsfeldern von zentraler Bedeutung.