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.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksKoordinator
33098 Paderborn
Deutschland
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Beteiligte (9)
33615 Bielefeld
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80539 MUNCHEN
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60-965 POZNAN
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3000 Leuven
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20126 MILANO
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1678 Nicosia
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53100 Siena
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1081 HV Amsterdam
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901 87 Umea
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Partner (10)
Partnerorganisationen tragen zur Umsetzung der Aktion bei, unterzeichnen jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung.
5656 AG Eindhoven
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75018 Paris
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
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50127 Firenze
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90429 Nurnberg
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69115 Heidelberg
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3011 Lemesos
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931 85 Skelleftea
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92190 MEUDON
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1043NX Amsterdam
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D15 HN66 DUBLIN
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