Maschinelles Lernen hat sich zu einer treibenden Kraft der modernen Wissenschaft und Technologie entwickelt. Mit zunehmendem Umfang und der wachsenden Komplexität von Daten bietet es wirkungsvolle Werkzeuge, um verborgene Strukturen zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu unterstützen, wo klassische Modellierungsansätze an ihre Grenzen stoßen. Am WIAS wird maschinelles Lernen aus einer mathematischen Perspektive untersucht und in unterschiedlichen Anwendungsfeldern eingesetzt. Ziel ist, die Verfahren effizienter, verlässlicher und besser interpretierbar zu machen. Dabei werden insbesondere Methoden entwickelt, die datengetriebene Modelle mit physikalischen Prinzipien kombinieren.
Ausführlichere Darstellungen der WIAS-Forschungsthemen finden sich auf der jeweils zugehörigen englischen Seite.
