Forschungsgruppe
Stich
Die Optimierung ist das Herzstück vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Der Schwerpunkt unserer Forschungsgruppe liegt auf der Grundlagenforschung zu Optimierungstechniken für das Training von Machine-Learning-Modellen. Zu den Forschungsthemen gehören dezentrale Methoden (kollaboratives Lernen, föderiertes Lernen), aber auch adaptive stochastische Methoden, Verallgemeinerungsleistung, tiefe Theorie des Deep Learning sowie Privatsphäre und Sicherheit beim maschinellen Lernen.
