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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We, the MIDS Team are very impressed by the Hackathon initiatives of our Data Science students.
To support this endeavor and other topics involving programming (e.g., working on group projects), we obtained from February 1 until April 25 the Room GEOG-008 as a Hackerspace, for use by students.
Please leave the room in great condition, put the furniture into the right place and do not leave waste around.
Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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