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Learning with Multiple Representations

Descripción del proyecto

Fundamentos teóricos para una nueva rama del aprendizaje automático

El equipo del proyecto LEMUR, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, formulará los fundamentos teóricos y un primer conjunto de algoritmos para una nueva rama del aprendizaje automático denominada «aprendizaje con múltiples representaciones». Estos algoritmos de aprendizaje con múltiples representaciones permitirán representaciones flexibles (sencillas y justas) con diversas funciones objetivo (impacto medioambiental y social) para garantizar que se ajusten a la Carta Verde y a los criterios de confianza de la inteligencia artificial (IA) por diseño. El proyecto se centrará en el aprendizaje con escasa supervisión, ya que aborda uno de los principales defectos de los métodos modernos de aprendizaje automático. En el proyecto LEMUR se proporcionará una formación altamente interdisciplinar e intersectorial a diez expertos con el fin de poner en marcha la tercera y las posteriores oleadas de IA en Europa.

Objetivo

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.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2021-DN-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITAET PADERBORN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 260 539,20
Dirección
WARBURGER STRASSE 100
33098 Paderborn
Alemania

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Región
Nordrhein-Westfalen Detmold Paderborn
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (9)

Socios (10)

Mi folleto 0 0