Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Dabei erkennen Computer Muster in großen Datenmengen und nutzen diese, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben automatisch zu lösen. Je mehr Daten ein Modell sieht, desto besser kann es lernen. Anwendungen reichen von Sprachassistenten und Empfehlungssystemen bis hin zur Forschung, etwa zur Vorhersage chemischer Reaktionen oder zum Design neuer Moleküle.
Jun.-Prof. Julia Westermayr ist Juniorprofessorin und Forscherin im Bereich maschinelles Lernen. Ihre Forschung konzentriert sich auf datengetriebene Methoden zur Modellierung und Vorhersage komplexer Prozesse in den Naturwissenschaften.
Der TRR erklärt - Maschinelles Lernen
