Das erste Ziel von curAIscid ist für den Anwendungsfall Atherothrombose und Atherosklerose dem Problem der kleinen Daten (small data) auf verschiedene Weise zu begegnen: durch Transferlernen (bei dem Informationen aus einer verwandten Aufgabe auf eine neue Aufgabe übertragen werden, um fehlende Daten auszugleichen), durch Datenaugmentierung (d.h. durch die Generierung geeigneter synthetischer Daten 1), durch aktives Lernen (bei dem neue Experimente/Daten angefordert werden, um das meiste aus so wenigen.
Partners
Johannes-Gutenberg Universität Mainz (Universitätsmedizin der JGU
Prof. Dr. Sebastian Vollmer
