Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification

Der Lehrstuhl widmet sich der Analyse von Daten als zentrale Ressource für Anwendungen des maschinellen Lernens sowie als entscheidender Wettbewerbsfaktor und Innovationstreiber in digitalen Märkten. Im Fokus der Forschung stehen die ökonomischen Auswirkungen KI-basierter Systeme, die strategischen Implikationen datengetriebener Geschäftsmodelle, die Interaktion zwischen Mensch und KI, die Erklärbarkeit und Akzeptanz maschineller Lernverfahren, empirische Datenschutzfragen sowie die technische und ökonomische Regulierung künstlicher Intelligenz. Die Messung von Unsicherheit und deren Auswirkungen auf maschinelle Lernverfahren sind in diesen Forschungsfeldern von zentraler Bedeutung.