European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Learning with Multiple Representations

Opis projektu

Teoretyczne podstawy nowej gałęzi uczenia maszynowego

Zespół projektu LEMUR, finansowanego w ramach programu działań „Maria Skłodowska-Curie”, zamierza opracować teoretyczne podstawy oraz pierwszy zestaw algorytmów dla nowej gałęzi uczenia maszynowego zwanej uczeniem z wieloma reprezentacjami. Opracowane algorytmy uczenia z wieloma reprezentacjami umożliwią elastyczne reprezentacje (proste i sprawiedliwe) o zróżnicowanych funkcjach docelowych (wpływ na środowisko i społeczeństwo); zagwarantuje to ich zgodność z Zieloną Kartą i godnymi zaufania kryteriami SI już na etapie projektowania. Projekt skupi się na uczeniu przy słabym nadzorze, ponieważ jego celem jest wyeliminowanie jednej z głównych wad współczesnych podejść do uczenia maszynowego. Projekt LEMUR zapewni 10 ekspertom wysoce interdyscyplinarne i międzysektorowe szkolenie w celu wdrożenia trzeciej i kolejnych fal SI w Europie.

Cel

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.

Koordynator

UNIVERSITAET PADERBORN
Wkład UE netto
€ 260 539,20
Adres
WARBURGER STRASSE 100
33098 Paderborn
Niemcy

Zobacz na mapie

Region
Nordrhein-Westfalen Detmold Paderborn
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych

Uczestnicy (9)

Partnerzy (10)