Vid avdelningen Statistik och maskininlärning, STIMA, arbetar vi både med grundläggande metodutveckling inom maskininlärning, och med tillämpad forskning med industriella tillämpningar inom områden som transportsystem, telekommunikation, robotik, autonoma fordon, medicinsk teknik, klimatmodellering och mjukvaruutveckling.
Forskningen vid avdelningen har bland annat resulterat i effektiva simuleringsbaserade beräkningsalgoritmer för storskaliga data, nya grafiska modeller för att hantera struktur och beroenden i komplexa datamängder, och metoder för att analysera kausala samband.
Vid avdelningen Statistik och maskininlärning utvecklar vi de maskininlärningsmetoder som används när autonoma system lär sig från data. Vår forskning och utbildning fokuserar på sannolikhets-modellering och effektiva algoritmer för lärande, prediktion och beslutsfattande under osäkerhet.
