Die Gruppe für maschinelles Lernen konzentriert sich auf Technologien des maschinellen Lernens für Wissensgraphen.

Das Forschungsziel ist die Entwicklung neuartiger, skalierbarer Algorithmen für maschinelles Lernen, z.B. für Entity Embeddings, Clustering von hochdimensionalen Daten und erklärbares maschinelles Lernen.

Die Forschungsaktivitäten der ML-Gruppe liegen im Bereich des strukturierten maschinellen Lernens, z.B. Lernen von Konzepten in Beschreibungslogiken, und Entity Embeddings, z.B. basierend auf physikalischen Modellen und komplexen Faltungsmodellen.

Die Gruppe stellt Open-Source-Tools für maschinelles Lernen auf Wissensgraphen bereit.