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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Am vergangenen Wochenende nahm unser Lehrstuhl am Ingolstädter Halbmarathon teil. Prof. Pirmin Fontaine, Büsra Nur Dag, Merve Ibis, Dennis John und Philipp Parche gingen sowohl als Einzelstarterinnen und -starter als auch als Staffelteam an den Start.
Neben der sportlichen Herausforderung stand vor allem der gemeinsame Spaß und der Teamgedanke im Vordergrund. Der Halbmarathon bot eine schöne Gelegenheit, Ausdauer, Zusammenarbeit und Teamgeist auch außerhalb des Forschungs- und Lehralltags gemeinsam zu erleben.
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.
