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Herzlich Willkommen auf der Seite des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Machine Learning Laptop
© colourbox.de

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.

Forschungsthemen des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Über uns

Prof. Voigtlaender stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Felix Voigtlaender

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Neuigkeiten aus der Mathematik

TRR workshop on scale interactions, data-driven modeling, and uncertainty in weather and climate

The workshop on scale interactions, data-driven modeling, and uncertainty in weather and climate was jointly organized by the CRC 181 “Energy transfers in Atmosphere and Ocean” and W2W. It took place at the Mathematical Institute for Machine Learning and Data Science in Ingolstadt from 27-30 March 2023.

The workshop was attended by about 80 participants from both CRCs, as well as by international scientists from the US, Italy and the UK (ca. 50 in person and ca. 30-50 online from all over the world). The topics covered were: uncertainty quantification and predictability, parametrizations and structure-preserving and invariant-conserving schemes, data-driven modeling and machine learning, data assimilation, waves in atmosphere and ocean, as well as wave-vortex interactions. Guest speakers included Rosimar Rios-Berrios (NCAR), Ted Shepherd (Univ. Reading) and Michael Gil (ENS, UCLA). The Early Career Scientists were active participants, e.g., they chaired the sessions.

The poster session on the first evening was very lively and the different communities (weather, climate, mathematics, ocean science, atmospheric science) met and discussed common methods and challenges, in an attempt to link recent advances in these areas and present new developments in the underlying theories, methods, and parameterizations. The poster session took place in a historical building of Hohe Schule Ingolstadt which served as a main building from 1503 till 1800 of first University in Bavaria (later LMU).

In addition to the poster session, the participants had plenty of occasions to exchange about their results during coffee breaks, as well as during social events that included the conference dinner  and a visit of the medical museum. To those who are familier with the book from Mary Shelley will remember that Victor Frankenstein’s studied in Ingolstadt at University of Natural Sciences.

The slides and videos of the presentations are available here.

Childcare was organized during the meeting for two children of participants.

Text by Dr. Audine Laurian (LMU)

TRR Prof. Janjic, Prof. Oliver

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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