Der Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" erforscht die Eigenschaften von Machine Learning Algorithmen. Angesichts des Erfolgs von Deep LearningMethoden in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und automatischer Übersetzung sind vor allem die Eigenschaften von Neuronalen Netzen von Interesse.
Auch wenn ein trainiertes neuronales Netz z.B. bei der Bilderkennung auf realen Daten sehr gute Ergebnisse liefert, wurde empirisch wiederholt eine Anfälligkeit für sogenannte "adversarial examples" festgestellt: Eine minimale (für den Menschen nicht wahrnehmbare) Änderung der Eingabedaten kann das neuronale Netz dazu bringen, eine falsche Ausgabe zu liefern.
Ein wichtiges Forschungsthema des Lehrstuhls ist deshalb, die Gründe für die Existenz solcher adversarial examples (also für die Instabilität von trainierten neuronalen Netzen) mathematisch zu verstehen, um aufbauend auf diesem Verständnis Methoden zu entwickeln, die beweisbar robuste neuronale Netze produzieren.
Prof. Voigtlaender stellt sich und den Lehrstuhl vor
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Prof. Voigtlaender vom MIDS hat für die Data Science Studentinnen und Studenten der KU während der Adventszeit 2024 einen besonderen Programmier-Wettbewerb veranstaltet. Dieser basiert auf "Advent of Code", einer Webseite betrieben von Eric Wastl, auf der zur Adventszeit jeden Tag zwei Programmier-Aufgaben im Sinne eines Adventskalenders veröffentlicht werden. Im Rahmen der "MIDS Advent of Code Challenge" gab es ein spezielles Leaderboard extra für MIDS Studenten und Studentinnen.
Am Ende gab es drei Gewinner, die sich über Amazon-Gutscheine im Wert von insgesamt 100 € freuen durften.
Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science
Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS. Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.
