REAPER: A Framework for Materializing and Reusing Deep-Learning Models

REAPER: A Framework for Materializing and Reusing Deep-Learning Models

Im Rahmen des EFRE-E|ASY-Opt Teilprojektes wird das Potential von Data Mining Methoden im Bereich der Fertigung des produzierenden Gewerbes untersucht. Speziell das Trainieren von Deep-Learning Modellen stellt eine rechenintensive Aufgabe dar, welche mitunter Stunden bis mehrere Tage in Anspruch nehmen kann. Die Trainingszeit kann durch die Verwendung eines bereits trainierten Modells erheblich verkürzt werden, sofern die Ziel und Quellaufgabe in engen Zusammenhang zueinander stehen. Dieser Zusammenhang wird aktuell noch nicht vollumfänglich verstanden.

Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Umsetzung eines Systems namens REAPER (Reusable Neural Network Pattern Repository), um Data Scientists bei der Speicherung und Wiederverwendung von bereits trainierten Deep-Learning Modellen zu unterstützen.

Masterprojekte und Abschlussarbeiten

Offene Arbeiten sind in UnivIS ausgeschrieben.

Bei Interesse Anmeldung via E-Mail an Melanie B. Sigl.

Personen

Projektleitung

Melanie Bianca Sigl, M. Sc.

Lehrbeauftragte
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Prof. i. R. Dr. Klaus Meyer-Wegener

Martensstraße 3
91058 Erlangen
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Weitere Beteiligte

Thomas Heinl (MA-Projekt, MA), Robert Kienel (BA), Dominik Probst (MA)

Weitere Informationen zum Projekt

(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

Titel des Gesamtprojekts: EFRE EIASY-Opt - Kompetenz- und Analyseprojekt für die "datengetriebene Prozess- und Produktionsoptimierung mittels Data Mining und Big Data"
Projektleitung:
Projektbeteiligte:
Projektstart: 1. Januar 2017
Projektende: 31. Dezember 2020
Akronym: E|ASY-Opt INF6
Mittelgeber: Sonstige EU-Programme (z. B. RFCS, DG Health, IMI, Artemis), Bayerische Staatsministerien
URL: https://www.faps.fau.de/curforsch/efre-easy-opt/

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2019