Descrizione del progetto
Un apprendimento profondo che si aggiorna costantemente
Le tecnologie di apprendimento profondo stanno cambiando la nostra vita utilizzando i dati in base al paradigma convenzionale di apprendimento automatico e sviluppandoli. I dati di addestramento sono pensati per essere stabili e rappresentativi dei dati che verranno visualizzati nel corso dell’implementazione del sistema, motivo per cui possono nascere delle complicazioni quando si verificano dei cambiamenti nelle distribuzioni dei dati nel corso del tempo. Alla luce di tali premesse, è necessario che i metodi di apprendimento profondo consentano di aggiornare costantemente i modelli sulla base dell’attuale flusso di dati a disposizione. Il progetto KeepOnLearning, finanziato dall’UE, punta a raggiungere questo ambizioso obiettivo attraverso una ricerca fondamentale volta a superare le limitazioni cruciali che ostacolano l’attuale paradigma di apprendimento automatico. Avvalendosi delle competenze esistenti, il progetto elaborerà sistemi di apprendimento automatico che apprendono in modo continuativo e migliorano sistematicamente le proprie capacità, mantenendosi sempre aggiornati.
Obiettivo
Data is key for modern AI solutions, especially deep learning. Unfortunately, the data-driven nature of deep learning that makes it so powerful when dealing with complex and high-dimensional data, is also at the core of its main weakness: a model is only as good as the data it builds on. In this project, we want to tackle some strong limitations inherent to the standard machine learning paradigm, which makes restrictive assumptions that are problematic in many real-world (“in the wild”) conditions. By addressing these, we want to make a fundamental step towards more powerful deep learning systems that can learn continuously and know how to adapt as new data becomes available, in the context of computer vision.
Traditional deep learning relies on the training data being representative for data encountered during system deployment. This is perfect when working with stationary datasets. Yet in practice, data distributions are often non-stationary, i.e. they change over time. This can have a multitude of reasons – think of social trends, seasonal or geographic variations. This calls for a new generation of deep learning methods, able to adapt to new conditions by continuously updating the models based on new training data becoming available. Learning from non-stationary streaming data is, however, still a major challenge requiring fundamental research. In this project, we build on our earlier expertise in continual learning, to realize this ambitious goal.
If successful, this will lead to machine learning systems that keep on learning over time, systematically improving their skills and never getting outdated. It also may lower the threshold for applying machine learning, as it reduces the need for a skilled data scientist carefully preparing the data beforehand. As a practical application, we plan to showcase our work’s feasibility, scalability and flexibility in the context of automatic generation of audio descriptions of videos for the visually impaired.
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2020-ADG
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ERC-ADG - Advanced GrantIstituzione ospitante
3000 Leuven
Belgio