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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Das MIDS möchte seinen Studierenden regelmäßig Austauschmöglichkeiten mit Industriepartnern ermöglichen. Aus diesem Grund war im Juli die Firma Primetals zu Gast im Georgianum. Dr. Alexander Thekale hielt einen Vortrag zum Thema “AI in steel industry” und stand den Studierenden anschließend für Ihre Fragen zur Verfügung. Diese Firmenevents geben den Studierenden einen guten Einblick darüber, welche Arbeitschancen Sie nach dem Studium im Bereich Data Science haben. Zudem knüpfen Sie erste Kontakte zu Industriepartnern und können sich auch über Praktika-Möglichkeiten austauschen. Das Event wurde von Prof. Nadja Ray organisiert.
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.