Veranstaltungen

16.06.2021

Mittwoch, 16:00

Online

HIDA Lectures @ HEIBRiDS

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Helmholtz Information & Data Science Academy Lectures

Die HIDA Lectures sind eine Veranstaltungsreihe, die die HIDA gemeinsam mit den sechs Helmholtz Information & Data Science Schools organisiert. Über das ganze Jahr laden die Data Science Schools herausragende internationale Data Scientists ein, über ihre aktuelle Forschung zu sprechen.

Da die Schools alle Helmholtz Forschungsbereiche - Energie; Erde und Umwelt; Gesundheit; Information; Materie sowie Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr - vetreten, wird die Reihe ein breites Spektrum von Themen wiedergeben und bietet die tolle Gelegenheit, in die Vielfalt aktueller Ansätze der Data Science einzutauchen.

Wir laden die interessierte Öffentlichkeit herzlich ein und ganz besonders Promovierende der Helmholtz-Gemeinschaft, die Einblick in die vielfältigen Aktivitäten der Schools und der HIDA gewinnen können aber vor allem mit internationalen Forscherinnen und Forschern über unterschiedliche Anwendungsfelder der Data Science diskutieren können.

Alle Veranstaltungen der Reihe sind öffentlich.

Gastgeber dieser HIDA Lecture ist die Helmholtz Einstein International Berlin Research School in Data Science (HEIBRiDS).
 

HIDA Lectures@HEIBRiDS

Datum: 16. Juni 2021, 16 Uhr

Titel: "TARS: Few-Shot Learning for Natural Language Processing” (Vortragssprache Englisch)

Vortragender: Alan Akbik, Humboldt-Universität zu Berlin

Abstract: Machine learning models for natural language processing (NLP) are typically trained with very large amounts of labeled training data. However, such data is often not readily available and very expensive to produce. In this talk I present TARS, a novel approach in the research area of "few-shot learning" which allows us to train text classification models with little training data - or even none at all! I show how the proposed approach can be applied to a continual learning setup in which a single model learns a number of different tasks in sequence, with the goal of learning all tasks. Finally, I give a brief overview of the Flair NLP framework (https://github.com/flairNLP/flair) we develop in my group together with the open source community, and show how you can use TARS (and other NLP components in Flair) in your own research or industry projects.

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Mehr Informationen zur HEIBRiDS Lecture Series www.heibrids.berlin/events-training/lecture-series/

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