Robert Bosch GmbH

Um eine gute Verallgemeinerung von Deep-Learning-Modellen (DL) zu erreichen, ist eine ausreichende Menge an Trainingsdaten nötig. Im Bosch IoC Lab werden deshalb Methoden erforscht, mit denen Datenpunkte  synthetisiert werden können, die von realen Daten fast nicht zu unterscheiden sind.

Das Ziel ist es, ein theoretisches Verständnis der Fehlermodi von Modellen des maschinellen Lernens zu erlangen, ihre Robustheit gegenüber Verschiebungen in der Datenverteilung zu verbessern und neue Konzepte zur Steigerung der kognitiven Fähigkeiten zu finden.