Mély neurális hálózatok és alkalmazásaik

Az elmúlt években a mesterséges neurális hálózatokon alapuló képfeldogozás hatalmas változáson ment keresztül. A mesterséges neurális hálózatok a korábbi félig-meddig lesajnált és elhanyagolt státuszuk után mára szinte minden fontos, gépi látással kapcsolatos feladatban rekord pontosságot értek el, sok esetben az embert is maguk mögé utasítva. Ezek a megoldások már a hétköznapi életünkben is megjelentek, például a telefonunkban, és számtalan területen alkamazhatók, egyebek között az orvosi képfeldolgozásban és a fizikában is.

Ribli Dezső az ELTE TTK Komplex Rendszerek Fizikája Tanszéken, Csabai István professzor témavezetésével végzi PhD-tanulmányait, kutatási területe a gépi tanulási módszerek fejlesztése és alkalmazása tudományos adatelemzési problémákban. 2017-ben a DREAM Challenges csoport nemzetközi versenyén, melyet mammográfiai felvételek minél jobb diagnosztikai kiértékelésére hirdettek, a résztvevő több mint 1200 kutató közül második helyezést ért el a "deep learning" módszer speciális válfaját alkalmazó megoldásával.

Az atomoktól a csillagokig