Wissenschaftler verstehen noch immer nicht ganz, was im Inneren eines Deep-Learning-Modells vor sich geht. Sie wissen auch nicht genau, wie sie beeinflussen können, was ein Modell lernt und wie es sich verhält. Die jüngst ernannte außerordentliche Professorin in der Abteilung für Elektrotechnik und Informatik am MIT und in Deutschland aufgewachsene Stefanie Jegelka entwickelt Algorithmen für Deep-Learning-Anwendungen und untersucht, wie sich Deep-Learning-Modelle verhalten und was sie lernen können. Zu einem ihrer Arbeitsschwerpunkten gehört die Erforschund der Methoden zur Verbesserung der Leistung von Machine-Learning-Modellen, die in der Bildklassifizierung eingesetzt werden.
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