Prof. Fink hält einen Vortrag über Domain Adaptation an der Nanjing University

Der Vortrag vermittelte Einblicke in potenzielle Lösungen, die es ermöglichen, Modelle und Betriebserfahrungen zwischen verschiedenen Einheiten und zwischen verschiedenen Betriebsbedingungen zu übertragen. Auch in unbeaufsichtigten Konstellationen, in denen keine Daten über fehlerhafte Bedingungen verfügbar sind. Darüber hinaus wurde ein Rahmenwerk für die Anpassung von synthetischen an reale Bedingungen vorgestellt, bei dem nur das Wissen über die gesunde Klasse erforderlich ist. Die gesunde Klasse wird mit synthetischen Fehlern ergänzt, um die seltenen Fehlerbeispiele auf der Grundlage des Expertenverständnisses darüber zu generieren. Es wird ein Ansatz zur Domain Adaptation vorgeschlagen, um das Modell von synthetischen Fehlern (Quelle) an die nicht beschrifteten realen Daten (Ziel) anzupassen und so die unterschiedlichen Ungleichgewichte in den Quell- und Zieldatensätzen zu überwinden.