Die zunehmende Verfügbarkeit vortrainierter, sogenannter Foundationmodelle hat neue Forschungsrichtungen für den Aufbau effizienter und erkl?rbarer maschineller Lernsysteme er?ffnet. In unserer neuesten Arbeit "An Embedding is Worth a Thousand Noisy Labels", die in der Zeitschrift Transactions on Machine Learning Research (TMLR) ver?ffentlicht wurde, stellen wir eine effiziente und dennoch leistungsf?hige Methode vor, um die sch?dlichen Auswirkungen fehlerhafter Annotationen durch eine neuartige, Foundationmodell-basierte Strategie zu reduzieren.
