Deep Learning 2.0 10.04.2022, 16:43 Uhr

Präzisere Algorithmen dank Machine Learning

Der Informatiker Prof. Dr. Frank Hutter vom Institut für Informatik der Universität Freiburg erhält für seine Forschung zu Deep Learning einen mit zwei Millionen Euro dotierten Consolidator Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC).
Der Freiburger Informatiker Frank Hutter erhält einen ERC Consolidator Grant.
(Quelle: www.uni-freiburg.de)
Hutter und sein Team entwickeln die nächste Generation von Deep Learning Verfahren, welche neben einer höheren Genauigkeit auch die Vertrauenswürdigkeit von Deep Learning stärken sollen. Die Deep Learning 2.0 Verfahren sollen auch von fachfremden Personen einfach nutzbar sein.
Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens und nutzt neuronale Netze sowie große Datenmengen. Deep Learning Modelle sind in der Lage, von sich aus zu lernen. Dazu verknüpfen die Systeme das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten. Zum Einsatz kommt Deep Learning überall dort, wo große Datenmengen nach Mustern und Trends untersucht werden, beispielweise im Rahmen von Gesichts- oder Spracherkennung. Moderne Deep Learning Verfahren können aber inzwischen auch für kleine Datenmengen gute Ergebnisse liefern.
Mithilfe des ERC Grants wird Hutter das Projekt »DeepLearning 2.0: Meta-Learning Qualitatively New Components« umsetzen, in dem er eine neue Generation von Deep Learning Verfahren entwickelt. »Deep Learning 2.0 Algorithmen sollen nicht nur präziser rechnen, sondern auch bessere Entscheidungen treffen, beispielsweise im Hinblick auf Robustheit, algorithmische Fairness oder Erklärbarkeit«, erklärt Hutter.




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