Am 28.10.2024 findet unser nächster KI-Entwickler:innen Arbeitskreis statt. 🎉
Luca Becker vom Institut für Kommunikationsakustik (IKA) der Ruhr-Universität Bochum wird uns unter dem Titel „Advances in Privacy-Preserving AI: Feature Extraction, Federated Learning in Acoustics, and Deep Learning in Medical Applications“ drei Schlüsselbereiche seiner Forschung vorstellen:
Privacy-Preserving Feature Extraction for Deep Learning 🔐
In der aktuellen KI-Landschaft ist der Schutz der Privatsphäre von entscheidender Bedeutung, insbesondere da maschinelle Lernmodelle große Mengen an sensiblen Daten verarbeiten können. Luca Becker stellt die Ansätze des IKAs zur datenschutzfreundlichen Merkmalsextraktion vor, die das Risiko von Datenverlusten minimieren und gleichzeitig eine hohe Leistung gewährleisten. Dazu gehört auch die Entwicklung innovativer Architekturen, die neben der Aufrechterhaltung einer hohen Leistung auch den Datenschutz in den Vordergrund stellen.
Federated Learning and Heterogeneous Data in Challenging Acoustic Scenarios 🔊
Federated Learning bietet ein dezentralisiertes Paradigma für das Training von maschinellen Lernmodellen, birgt aber auch erhebliche Herausforderungen, insbesondere beim Umgang mit heterogenen Daten aus unterschiedlichen und herausfordernden akustischen Umgebungen. In seinem Vortrag geht Luca Becker auf die Techniken ein, die durch das IKA entwickelt wurden, um diese Probleme zu lösen.
Conditional Label Smoothing for Data Augmentation in Medical Text Classification 🏥
Im Rahmen des HUMAINE-Projekts wird in Zusammenarbeit mit BO-I-T eine neue Methode zur Datenerweiterung durch bedingte Etikettenglättung eingeführt, die speziell auf die Klassifizierung medizinischer Texte angewendet wird. Dieser Ansatz verbessert die Modellgeneralisierung, insbesondere im Zusammenhang mit begrenzten Datensätzen, und geht gleichzeitig auf die Empfindlichkeit medizinischer Daten ein.
Freuen Sie sich auf spannende Einblicke in die interdisziplinären Ansätze des IKAs, die mit einem Schwerpunkt auf menschzentrierte Designs theoretische Fortschritte und praktische Anwendungen kombinieren, um die Grenzen der KI zu erweitern.
