Datenmanagement und maschinelles Lernen
Eine der zentralen Herausforderungen unserer Zeit ist die Verwaltung und Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen durch ein neues Forschungsparadigma, das oft als "Data Science" bezeichnet wird. Im Kern besteht Data Science vor allem aus Datenmanagement und maschinellem Lernen – zwei Bereichen, die im Departement gut vertreten sind und in denen die Forschenden intensiv zusammenarbeiten. Die Forschungsarbeit der Professorenschaft deckt alle Aspekte der Datenwertschöpfungskette ab: die Erzeugung und Erfassung von Daten, die Datenorganisation und -speicherung, die Datenverarbeitung und das Lernen aus Daten, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Gustavo Alonso](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn/par_left/textimage/image.imageformat.textsingle.1808453358.jpg)
Gustavo Alonso
Ordentlicher Professor
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Datenbanken, Verteilte Systeme, Enterprise Computing, Systemaspekte von Programmiersprachen, Multicore, FPGAs
![Computer science Professor Valentina Boeva](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn/par_right/textimage/image.imageformat.textsingle.282850394.jpg)
Valentina Boeva
Assistenzprofessorin
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Bioinformatik, Algorithmen für biomedizinische Datenanalyse, Genominformatik, Epigenetik, Krebsforschung, Maschinelles Lernen
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Joachim Buhmann](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_1883806751/par_left/textimage/image.imageformat.textsingle.1110246141.jpg)
Joachim Buhmann
Ordentlicher Professor
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Maschinelles Lernen, statistische Lerntheorie, Modell-/Algorithmenvalidierung, Informationstheorie, biomedizinische Datenanalyse
![Prof. Ryan Cotterell](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_1883806751/par_right/textimage/image.imageformat.textsingle.1041849313.jpg)
Ryan Cotterell
Assistenzprofessor
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Natural Language Processing, Computerlinguistik, maschinelles Lernen
![Vergrösserte Ansicht: Prof. Niao He](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_0/par_left/textimage/image.imageformat.textsingle.1087800949.jpg)
Niao He
Assistenzprofessorin
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Umfassende Optimierung, Maschinelles Lernen, Bestärkendes Lernen, Probabilistische Inferenz
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Torsten Hoefler](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_0/par_right/textimage/image.imageformat.textsingle.811384823.png)
Torsten Hoefler
Ordentlicher Professor
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Effiziente und sichere Architektur und Vernetzung von Rechenzentren, Cloud Computing, Klimasimulationen, hochskalierendes maschinelles Lernen, Quanten- und Hochleistungsrechnen
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Andreas Krause](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_2/par_left/textimage_1950321886/image.imageformat.textsingle.724289706.jpg)
Andreas Krause
Ordentlicher Professor
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Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Bestärkendes Lernen, Probabilistische Inferenz
![Fernando Perez Cruz](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_2/par_right/textimage/image.imageformat.textsingle.1737537512.jpg)
Fernando Perez Cruz
Titularprofessor
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Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Signalverarbeitung, Informationstheorie, Bayes'sche Modellierung
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Marc Pollefeys](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_3/par_left/textimage/image.imageformat.textsingle.591194422.jpg)
Marc Pollefeys
Ordentlicher Professor
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Computer Vision, 3D-Modellierung, robotische Wahrnehmung, Computergrafik, Maschinelles Lernen
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Markus Püschel](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_3/par_right/textimage/image.imageformat.textsingle.58421628.jpg)
Markus Püschel
Ordentlicher Professor
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Programmgenerierung, Signalverarbeitung, Leistungsoptimierung, Programmanalyse, Domain Specific Languages, Maschinelles Lernen, FPGAs
![](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_1045495600/par_left/textimage_414926328/image.imageformat.textsingle.151350328.jpg)
Mrinmaya Sachan
Assistenzprofessor
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Maschinelles Lernen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensentdeckung und Beweisführung
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Bernhard Schölkopf](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_1045495600/par_right/textimage_798495235/image.imageformat.textsingle.1557466378.jpg)
Bernhard Schölkopf
Ordentlicher Professor
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Maschinelles Lernen, kausale Inferenz, Wissenschaftsanwendungen
![Vergrösserte Ansicht: Computer science professor David Steurer](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_62510337/par_left/textimage/image.imageformat.textsingle.625799641.jpg)
David Steurer
Ausserordentlicher Professor
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Komplexitätstheorie, approximative Algorithmen, konvexe Optimierung, Parameter Abschätzung, Tensor Methoden
![Zendong Su](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_62510337/par_right/textimage/image.imageformat.textsingle.1948107644.jpg)
Zhendong Su
Ordentlicher Professor
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Compiler, Programmiermethoden und -werkzeuge, testen, analysieren, verifizieren, Software-Sicherheit, Maschinelles Lernen, Bildungstechnologien
![Professor Fanny Yang](/de/forschung/data-management-machine-learning/_jcr_content/par/twocolumn_1942449061/par_left/textimage_1261236097/image.imageformat.textsingle.237338946.jpg)
Fanny Yang
Assistenzprofessorin
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Maschinelles Lernen (Theorie und Zuverlässigkeit), nichtparametische und hochdimensionale Statistik, Optimierung