BEGIN:VCALENDAR PRODID:-//Microsoft Corporation//Outlook 16.0 MIMEDIR//EN VERSION:2.0 METHOD:PUBLISH X-MS-OLK-FORCEINSPECTOROPEN:TRUE BEGIN:VTIMEZONE TZID:W. Europe Standard Time BEGIN:STANDARD DTSTART:16011028T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:16010325T020000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT CLASS:PUBLIC CREATED:20240305T052605Z DESCRIPTION:Robustes Machine Learning\nMax-Lion Schumacher\, Fraunhofer IPA \n \nIn diesem Vortrag geht es um die Frage\, ob Machine Learning Modelle robust sind und wie man dies nachweisen kann.\nZudem wird erläutert\, wel che Möglichkeiten es gibt\, diese Modelle robust zu gestalten.\n DTEND;TZID="W. Europe Standard Time":20241218T103000 DTSTAMP:20230717T081543Z DTSTART;TZID="W. Europe Standard Time":20241218T100000 LAST-MODIFIED:20240305T052605Z LOCATION:Microsoft Teams PRIORITY:5 SEQUENCE:0 SUMMARY;LANGUAGE=de:»KI-Brekkie« TRANSP:OPAQUE UID:040000008200E00074C5B7101A82E008000000003049569697B8D901000000000000000 0100000001354C25FDD9C814F825189E8166109CD X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:

Robustes Ma chine Learning

Max-Lion Schumacher \, Fraunhofer IPA

 \;

< p class=MsoNormal>In diesem Vortrag geht es um die Frage\, ob Machine Learning Modelle robust sind und wie man dies nachweisen kann.
Zudem w ird erläutert\, welche Möglichkeiten es gibt\, diese Modelle robust zu g estalten.

X-MICROSOFT-CDO-BUSYSTATUS:BUSY X-MICROSOFT-CDO-IMPORTANCE:1 X-MICROSOFT-DISALLOW-COUNTER:FALSE X-MS-OLK-AUTOFILLLOCATION:FALSE X-MS-OLK-CONFTYPE:0 END:VEVENT END:VCALENDAR