Machine Learning

Onze wereld wordt steeds meer data gedreven. De gegevens die we verzamelen hebben het potentieel om de besluitvorming in alle aspecten van onze samenleving te verbeteren. Van het behandelen van ziektes tot de verbetering van logistieke processen of verkeersstromen. Voor bestaande machine learning technieken is het belangrijk om impact te hebben op ‘real-world’ systemen, zoals verbeteringen aan gegevenstoegang inclusief het gebruik, de kwaliteit, labeling, gevoeligheid, beveiliging en voorspelling. De TU Delft wil bijdragen aan het effectiever en gebruiksvriendelijker maken van machine learning technieken zodat deze een positieve impact hebben op de kwaliteit van ons leven.

Fundamenteel & toegepast

Machine learning is de afgelopen jaren een van de meest impactvolle AI-paradigma’s geweest. Het is dus niet verwonderlijk dat machine learning een plek heeft ingenomen binnen bijna alle TU Delft disciplines. Het onderzoek kunnen we opdelen in fundamenteel onderzoek (gericht op fundamentele machine learning technieken) en toegepast onderzoek (toepassen en uitbreiden van bestaande technieken). Door het verenigen van fundamentele en toegepaste machine learning, kunnen we grenzen verleggen. Dit is waar innovatie en de toepassing samenkomen en waar de magie plaatsvindt!

We zijn er trots op dat wij onderdeel uitmaken van ELLIS, het Europese netwerk van excellentie op het gebied van machine learning en AI. De ELLIS Delft unit brengt ons fundamentele machine learning onderzoek samen. De focus ligt op het gebruik van leertechnieken als sleuteltechnologie om complexe taken aan te kunnen en om intelligente systemen aan te passen aan de omgeving, inclusief sociale omstandigheden.

Onderzoeksgebieden

Toepassingsgebieden

Delfts onderzoek richt zich niet alleen op fundamentele technieken, maar ook op de impact van deze technieken op geavanceerde toepassingen. Binnen ons machine learning onderzoek wordt verbinding gelegd met onze andere AI-focusthema's.

Voorbeelden van labs die machine learning technieken gebruiken zijn:

Projecten

(beschreven in het Engels)

Meer informatie & contact

Wetenschappelijk contactpunt

Valorisatie & Community

Dit onderdeel wordt voor u geblokkeerd omdat het cookies bevat. Wilt u deze content (en anderen) alsnog bekijken? Door hier op te klikken geeft u alsnog toestemming voor het plaatsen van cookies.
/* */