Machine learning og datavidenskab
Inden for machine learning og datavidenskab udnytter vi data til at træffe informerede beslutninger og opbygge intelligente systemer. Med et solidt grundlag i machine learning-algoritmer, statistiske metoder og videnskabelige beregningsrammer udforsker vi mulighederne for at optimere driftseffektiviteten og udlede brugbar information fra komplekse datasæt. Det har vidtrækkende anvendelser, der spænder fra transportlogistik og byplanlægning til sundhedsanalyse og systemer til vedvarende energi.
Vores forskning er fundamentalt tværfaglig og har til formål at producere modeller, der ikke kun er robuste og præcise, men også etiske og lette at fortolke. Samarbejde med industriledere og offentlige organisationer er en integreret del af vores forskning, da de stiller virkelige problemer, der ofte fører til banebrydende løsninger. Ved at kombinere teoretisk stringens med praktisk relevans er maskinlæring og datavidenskab afgørende for innovation, der driver både teknologiske fremskridt og politiske ændringer mod en bæredygtig fremtid.
Vores forskning er fundamentalt tværfaglig og har til formål at producere modeller, der ikke kun er robuste og præcise, men også etiske og lette at fortolke. Samarbejde med industriledere og offentlige organisationer er en integreret del af vores forskning, da de stiller virkelige problemer, der ofte fører til banebrydende løsninger. Ved at kombinere teoretisk stringens med praktisk relevans er maskinlæring og datavidenskab afgørende for innovation, der driver både teknologiske fremskridt og politiske ændringer mod en bæredygtig fremtid.
Kontakt
Francisco Camara Pereira Professor, Sektionsleder Institut for Teknologi, Ledelse og Økonomi Telefon: 45251496 camara@dtu.dk