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Learning with Multiple Representations

Projektbeschreibung

Theoretische Grundlagen für einen neuen Zweig des maschinellen Lernens

Das über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierte Projekt LEMUR wird die theoretischen Grundlagen und einen ersten Satz Algorithmen für einen neuartigen Zweig des maschinellen Lernens entwickeln, das sogenannte Lernen mit multiplen Repräsentationen. Diese Algorithmen des Lernens mit multiplen Repräsentationen gestatten flexible Repräsentationen (einfach und fair) mit verschiedenen Zielfunktionen (ökologische und soziale Auswirkungen), um sicherzustellen, dass sie sich im Einklang mit der Grünen Charta und den Kriterien für vertrauenswürdige KI per Design befinden. Das Projekt wird sich auf das Lernen mit schwacher Überwachung konzentrieren, womit einer der Hauptmängel moderner Ansätze des maschinellen Lernens thematisiert wird. LEMUR wird 10 Fachleuten eine hochgradig interdisziplinäre und sektorübergreifende Weiterbildung verschaffen, um die dritte Welle und nachfolgende Wellen der künstlichen Intelligenz in Europa umzusetzen.

Ziel

Machine learning methods operate on formal representations of the data at hand and the models or patterns induced from the data. They also assume a suitable formalization of the learning task itself (e.g. as a classification problem), including a specification of the objective in terms of a suitable performance metric, and sometimes other criteria the induced model is supposed to meet. Different representations or problem formalizations may be more or less appropriate to address a particular task and to deal with the type of training information available. The goal of LEMUR is to create a novel branch of machine learning we call Learning with Multiple Representations. We aim to develop the theoretical foundations and a first set of algorithms for this new paradigma. Moreover, corresponding applications are to demonstrate the usefulness of the new family of approaches. We regard LEMUR as very timely, as LMR algorithms will allow to flexible representations (e.g. suitable for explainability, fairness) with diverse target functions (e.g. incorporating environmental or even social impact) so as to make the induced models abide by the Green Charter and trustworthy AI criteria by design. We will focus on learning with weak supervision because it addresses one of the major flaws of modern ML approaches, i.e. their data hunger, by means of weaker sources of labelling for training data. The outcome of the DN will be a set of 10 experts trained to implement the third and subsequent waves of AI in Europe. The highly interdisciplinary and intersectoral context in which they will be trained will provide them with research-related and transferable competences relevant to successful careers in central AI areas.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-DN-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITAET PADERBORN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 260 539,20
Adresse
WARBURGER STRASSE 100
33098 Paderborn
Deutschland

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Region
Nordrhein-Westfalen Detmold Paderborn
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Beteiligte (9)

Partner (10)

Mein Booklet 0 0