机器学习方向致力于研究和解决智能交通与智慧物流领域，特别是大型港口的机器学习和大数据分析理论及应用问题。本方向通过深度学习、集成学习、补丁学习和数理统计等方法和技术，研究物流生产领域中的需求预测和人体行为识别、港口设备故障监测与检测、系统故障预测与健康管理（PHM）、电商客户销量预测和推荐系统、集装箱码头能源预测、供应链风险识别和预测等应用场景中的分类识别、回归预测、关联分析、时序预测、信息融合、机器视觉（图像处理、目标检测、语义分割）等方面的问题。