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Deep Learning

Arbeitsgruppe 8.42

Übersicht

Unter “Deep Learning” versteht man Methoden des maschinellen Lernens, bei denen neuronale Netze verwendet werden, die über viele Schichten verfügen. Diese Methoden werden etwa für Klassifikationsaufgaben oder für die Approximation von Funktionen verwendet. Neuronale Netze sind vielfältig einsetzbar und außerordentlich leistungsfähig, Anwendungsbeispiele sind das autonome Fahren, computer-gestützte Diagnose von Krankheiten, oder die automatische Segmentierung von Bildern. Für den Einsatz von „Deep Learning” in der Metrologie ist es entscheidend, dessen Zuverlässigkeit besser verstehen und bewerten zu können. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Quantifizierung von Unsicherheiten. Modelle, die in der Metrologie verwendet werden, sind üblicherweise gut verstanden und basieren auf physikalischem Verständnis. Neuronale Netze hingegen erlernen eine Assoziation auf Basis von Daten. Ein weiterer Aspekt aus metrologischer Sicht ist es daher, ein Verständnis für das Verhalten der so gebildeten Assoziation zu gewinnen.

Beispiel für eine Regression mittels eines Neuronalen Netzes inklusive Unsicherheitsbestimmung.

Forschung

Grundlagen:

  • Quantifizierung von Unsicherheiten
  • Bayesche Inversion mit daten-getriebenen Prioren
  • Erklärbarkeit
  • Adversarial Machine learning

Anwendungen:

  • Bewertung der Bildqualität in der Mammographie
  • Qualitative and quantitative MR-Bildgebung
  • Inverse Probleme in der Optik

Dissertationen

Software

Publikationen

Publikations Einzelansicht

Artikel

Titel: Self-supervised representation learning from 12-lead ECG data
Autor(en): T. Mehari;N. Strodthoff
Journal: Computers in Biology and Medicine
Jahr: 2021
Band: 141
Seite(n): 105114
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.105114
Marker: 8.4,8.41,ML

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Preprints

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Artikel

Titel: Self-supervised representation learning from 12-lead ECG data
Autor(en): T. Mehari;N. Strodthoff
Journal: Computers in Biology and Medicine
Jahr: 2021
Band: 141
Seite(n): 105114
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.105114
Marker: 8.4,8.41,ML

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