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Small Data Probleme in der digitalen Pathologie und programmbegleitende Maßnahmen

Vertreter aus Industrie und Wirtschaft nennen branchenübergreifend im Zusammenhang mit Big Data Anwendungen und maschinellem Lernen (ML) zwei Problemfelder: Zum einen wird das Fehlen hinreichend vieler und vor allem gut ausgebildeter DatenanalystInnen betont, und zum anderen sind bei technischen Anwendungen meist nicht genügend Daten vorhanden, um zum Beispiel große neuronale Netze (NN) über Deep Learning (DL) Ansätze stabil zu trainieren. Dieses Projekt zielt daher auf die Bearbeitung eines derartigen prototypischen Problems der digitalen Pathologie sowie auf die Analyse und methodische Umsetzung von mathematisch fundierten Verfahren zur Data Augmentation über neuronale Netze/ Deep Learning. Zudem sollen in programmbegleitenden Maßnahmen Konzepte zur Ausbildung mathematischer Datenanalysten sowie zu Demonstratoren für den öffentlichen Raum entwickelt und umgesetzt werden.

Teilprojekte

  • 05M20LBD | Teilprojekt 1 | Universität Bremen
  • 05M20PSA | Teilprojekt 2 | Universitä Siegen
  • 05M20MOA | Teilprojekt 3 | Carl von Ossietzky Universität Oldenburg