Exzellenzcluster – Maschinelles Lernen für die Wissenschaft
Foundations of Machine Learning Systems
Prof. Dr. Robert C. Williamson
W3-Professur „Foundations of Machine Learning Systems“ an der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Tübingen
Forschungsschwerpunkte
Bob Williamson ist daran interessiert, maschinelle Lernsysteme als Ganzes zu verstehen und zu entwickeln. Zu diesem Zweck beschäftigt er sich mit theoretischen Fragen zu Problemen des maschinellen Lernens und wie sie zueinander in Beziehung stehen, einschließlich informationstheoretischer Leistungsgrenzen, mit den Zusammenhängen zwischen der Informationstheorie und gesellschaftlichen Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens (wie Fairness), sowie mit der Entwicklung neuer Ansätze für die Gesamtarchitektur maschineller Lernsysteme, die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit in ihrer Anwendung berücksichtigen.
The Key Notions of Foundations of Machine Learning Systems: 1. Atoms of ML regarding the relationship between information and utility. 2. Data as process. 3. Context of data in ML. 4. Models of Uncertainty, how they are represented and the implication of different choices. 5. Rhetoric of ML and how it can be shaped to deal with all the points listed above. 6. Relations between ML problems to better illustrate the nature of ML problems. 7. Tradeoffs, especially between the notions of utility and ethics.
