Der Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" erforscht die Eigenschaften von Machine Learning Algorithmen. Angesichts des Erfolgs von Deep Learning Methoden 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.
Die Forschung des Lehrstuhls wird auch im Rahmen des Emmy Noether Projekts "Stability and Solvability in Deep Learning" gefördert.
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Last week, the board of the “Förderverein Georgianum” met with its advisory board.
The committee decided to fund a “Deutschlandstipendium” for new data science students next year. This is a great support, and MIDS would like to express its sincere thanks for the funding.
The committee includes the following people, front row, from left to right:
Vice Chairman Prof. Ludwig Mödl
Ingolstadt´s mayor Dr. Michael Kern
Dr. Gerhard Schmidt, Chairman
Götz Pfander, MIDS spokesperson
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.
