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
Bitte beachten Sie: Durch Klicken auf die Bildfläche geben Sie Ihre Einwilligung, dass Videoinhalte von YouTube nachgeladen, Cookies von YouTube/Google auf Ihrem IT-System gespeichert und personenbezogene Daten wie Ihre IP-Adresse an Google weitergegeben werden. Klicken Sie nach Beendigung des Videoinhaltes auf ein anderes Video, öffnet sich in einem neuen Tab Ihres Browsers YouTube und erfasst weitere Daten von Ihnen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen und unter
Google Privacy
.
Auszeichnung für Dr. Thomas Jahn und Prof. Felix Voigtlaender
Das Journal of Complexity hat Prof. Felix Voigtlaender (Lehrstuhlinhaber Reliable Machine Learning), seinen Mitarbeiter Dr. Thomas Jahn sowie Prof. Tino Ullrich von der TU Chemnitz mit den Best Paper Award 2023 ausgezeichnet.
Der Beitrag "Sampling numbers of smoothness classes via ℓ¹-minimization" wurde im Dezember im Journal of Complexity veröffentlicht und von einem Kommitee zum Gewinner ausgewählt. Nun am 19. August gab es dazu eine Preisverleihung in Kanada bei der Dr. Jahn und Prof. Ullrich den Preis von Josef Dick von der UNSW entgegennehmen durften.
Das gesamte MIDS gratuliert zu dieser Auszeichnung.
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.
