Description du projet
Fondements théoriques d’une nouvelle branche de l’apprentissage automatique
Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet LEMUR entend développer les fondements théoriques et un premier ensemble d’algorithmes pour une nouvelle branche de l’apprentissage automatique (AA) appelée apprentissage avec représentations multiples (LMR). Ces algorithmes LMR permettront des représentations flexibles (simples et justes) avec diverses fonctions cibles (impact environnemental et social) afin de garantir qu’elles soient conformes à la Charte verte et aux critères de confiance de l’IA par conception. Le projet se concentrera sur l’apprentissage avec une supervision réduite, abordant l’un des principaux défauts des approches AA modernes. LEMUR fournira à 10 experts une formation éminemment interdisciplinaire et intersectorielle pour mettre en œuvre la troisième vague européenne d’IA et les suivantes.
Objectif
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.
Champ scientifique
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksCoordinateur
33098 Paderborn
Allemagne
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Participants (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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Partenaires (10)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
5656 AG Eindhoven
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75018 Paris
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
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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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