MLSS 2013 - Machine Learning Summer School in Tübingen

Tübingen. Seit 11 Jahren tourt die Machine Learning Summer School (MLSS) um die Welt, vom 26. August bis 6. September 2013 gastiert diese begehrte wissenschaftliche Veranstaltung in Tübingen. Gastgeber für die 100 Teilnehmer ist der Tübinger Standort des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme. Die MLSS präsentiert die wichtigsten Themen des maschinellen Lernens, von fundamentalen Dingen bis zu den neuesten Anwendungen. 26 Experten ihres Fachs halten Vorlesungen und vermitteln Wissen in praktischen Übungen. Dazu zählen Vertreter von namhaften Firmen wie Google, Amazon, Microsoft Research, Sony und Zeiss sowie von renommierten Universitäten wie Oxford und Cambridge.
Maschinelles Lernen ist aus dem heutigen Leben nicht mehr wegzudenken und findet in vielen Bereichen des Alltags Anwendung, oft ohne dass es uns bewusst ist. Diese Disziplin dient dazu, immens große Datenmengen zu durchforsten, Muster und Gesetzmäßigkeiten herauszulesen oder Regeln zu erkennen. Sie bedient sich dabei verschiedener Methoden der Mathematik und Informatik: Statistik, Mustersuche und Netzwerkanalyse. Getrieben von der Motivation, moderne Methoden des statistischen maschinellen Lernens und der maschinellen Inferenz („Schlussfolgerung“) zu verbreiten, rief vor 12 Jahren der Tübinger Professor Bernhard Schölkopf mit Gleichgesinnten diese begehrte Fortbildungsveranstaltung ins Leben. Grundlage für die Initiative war die Beobachtung, dass es - trotz der vielen Studenten, die mehr über maschinelles Lernen erfahren wollen sowie der Wissenschaftler, die Methoden des maschinellen Lernens in ihrer Forschung anwenden wollen - kaum Kurse zu diesem Thema an Universitäten gibt.
Nach 2003 und 2007 findet die MLSS bereits zum dritten Mal in Tübingen statt. Vierhundert junge Wissenschaftler aus aller Welt hatten sich für die MLSS 2013 Tübingen beworben; rund 100 zogen das große Los. Es sind Menschen wie Efthimia Chrysanthidoy, einer Wirtschaftswissenschaftlerin aus Griechenland, die hofft mit maschinellen Lernmethoden die Qualität von Vorhersagen über das Wirtschaftswachstum zu verbessern. Marzyeh Ghassemi, eine Doktorandin am weltberühmten Massachussetts Institute of Technology, benutzt die lernenden Maschinen um die Behandlungen von Patienten auf Intensivstationen zu verbessern. Und der Italiener Marco Adurno entwickelt mit seiner Gruppe die Kontroll-Software für die derzeit weltbesten Rennwagen des Formel-1-Teams von Red Bull. "Für manche ist die Sommerschule Teil eines intensiven Einstiegs in ein neues Feld. Andere kommen mit viel Vorwissen, und suchen nach Antworten auf konkrete Fragen aus ihrer eigenen Forschungsarbeit", sagt Dr. Philipp Hennig, Gruppenleiter am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, der dieses Jahr die organisatorische Verantwortung für die Sommerschule hat. Er war selbst vor 4 Jahren als Student zum ersten Mal bei einer MLSS in Cambridge und kann sich daher noch gut in die Situation der Studenten einfühlen.
Die meisten der Teilnehmer fertigen aktuell ihre Doktorarbeit an oder befinden sich in erster Anstellung nach der Promotion (sogenannte „PostDocs“). Zudem nehmen einige Angehörige von namhaften Industriebetrieben – Sony, Red Bull, Zalando – an der MLSS teil. Auf Betreiben von Schölkopf und seinen Co-Organisatoren, Hennig und Dr. Stefan Harmeling, ebenfalls vom MPI für Intelligente Systeme, dürfen 5 Nachwuchswissenschaftler unentgeltlich die MLSS 2013 besuchen, die ansonsten nicht die finanziellen Möglichkeiten dafür gehabt hätten. Schölkopf finanziert deren Teilnahmegebühren über Preisgelder, die er in den letzten Jahren gewonnen hat.
Tübingen präsentiert sich von seiner schönsten Seite
Im Vordergrund stehen spezielle Themen des Maschinellen Lernens (Programm siehe Link zu MLSS 2013 Tü). Zwischendurch lernen die Teilnehmer Tübingen und Umgebung von der schönsten Seite kennen: sie wandern im Schönbuch, fahren Stocherkahn auf dem Neckar, gehen zu einer Kneipentour („Pub Crawl“). Im Max Planck Haus finden abends Pokerturnier, Jam Session und Konferenz Dinner statt – all diese Aktivitäten dienen nicht nur der geistigen Erholung, sondern auch dazu, sich besser kennenzulernen, Erfahrungen auszutauschen und den interkulturellen Wissenschaftsgeist zu pflegen.