julearn: Machine learning for everyone
julearn ist eine nutzerfreundliche Bibliothek für maschinelles Lernen.
Robust and bias-free machine learning
KI-gestützte Forschung muss auch vertrauenswürdig und robust sein. Das bedeutet Methoden und Ergebnisse, die biasfrei sind, und konsequent auf Generalisierbarkeit geprüft werden.
Das ABCD-J Projekt stellt dazu in julearn eine Software bereit, die komplexe Methoden des maschinellen Lernens vereinfacht und dabei typische Fehler wie etwa “data leakage” verhindert. Dadurch wird maschinelles Lernen einfacher und vertrauenswürdiger.
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Federico Raimondo
Teamleiter am Institut für Neurowissenschaften und Medizin: Gehirn und Verhalten (INM-7), und Research Software Engineer in zahlreichen Softwareprojekten, unter anderem julearn.