Die Forschungsgruppe Maschinelles Lernen (HammerLab) unter der Leitung von Barbara Hammer wurde am 1. April 2010 an der Universität Bielefeld als Teil des Exzellenzclusters CITEC und der Technischen Fakultät eingerichtet. Die Forschung der Gruppe Maschinelles Lernen konzentriert sich auf Schlüsseltechnologien für maschinelles Lernen, ihre theoretischen Grundlagen und Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie biomedizinische Datenanalyse, Industrie 4.0 und Resilienz kritischer Infrastruktur.
Zu den typischen Aufgaben der Datenanalyse gehören Datenclusterung, Datenvisualisierung, die Inferenz von Datenmodellen für Klassifizierung, Regression oder Dichteschätzung, Relevanzlernen und Merkmalsextraktion, usw. Aufgrund verbesserter Sensortechnologien, spezieller Datenformate und Speichermöglichkeiten stehen diese klassischen Ziele vor großen Herausforderungen, die die Entwicklung neuartiger Datenanalysetechnologien erforderlich machen: Die Daten werden extrem heterogen und hochdimensional, oft sind mehrere Modi und zusätzliche strukturelle Informationen verfügbar. Darüber hinaus müssen extrem große Datenmengen verarbeitet werden. Diesen Herausforderungen kann mit Technologien wie xAI, Metriklernen, hybriden symbolisch-subsymbolischen Systemen und verschiedenen Approximationen für Streaming-Daten begegnet werden.