Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Optimizing for Generalization in Machine Learning

Descrizione del progetto

Imparare un nuovo modo di sviluppare sistemi di apprendimento statistico

Gli algoritmi di apprendimento statistico, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’IA conversazionale sono oggi possibili grazie ai progressi nel campo dell’apprendimento automatico. Tuttavia, la questione della generalizzazione resta uno dei più grandi misteri irrisolti dell’informatica moderna: perché queste regole di previsione immensamente complesse si applicano con esito positivo a istanze future non viste? Per rispondere a questa domanda, il progetto OPTGEN, finanziato dal CER, si concentrerà sull’apprendimento statistico e di rinforzo e sugli algoritmi di ottimizzazione standard contemporanei per l’addestramento dei modelli di apprendimento. La metodologia OPTGEN evidenzia le carenze intrinseche dei punti di vista ampiamente accettati per quanto riguarda la teoria della generalizzazione degli algoritmi di apprendimento basati sull’ottimizzazione. Il progetto dovrebbe trasformare il nostro modo di vedere e sviluppare sistemi di apprendimento pratici, efficienti e affidabili.

Obiettivo

Recent advances in the field of machine learning (ML) are revolutionizing an ever-growing variety of domains, ranging from statistical learning algorithms in computer vision and natural language processing all the way to reinforcement learning algorithms in autonomous driving and conversational AI. However, many of these breakthroughs demonstrate phenomena that lack explanations, and sometimes even contradict conventional wisdom. Perhaps the greatest mystery of modern ML---and arguably, one of the greatest mysteries of all of modern computer science---is the question of generalization: why do these immensely complex prediction rules successfully apply to future unseen instances? Apart from the pure scientific curiosity it stimulates, I believe that this lack of understanding poses a significant obstacle to widening the applicability of ML to critical applications, like in healthcare or autonomous driving, where the cost of error is disastrous. The broad goal of this project is to tackle the generalization mystery in the context of both statistical learning and reinforcement learning, focusing on optimization algorithms being the de facto contemporary standard in training learning models. Our methodology points out to inherent shortcomings of widely accepted viewpoints with regard to generalization of optimization-based learning algorithms, and takes a crucially different approach that targets the optimization algorithm itself; building bottom-up from fundamental and tractable optimization models, we identify intrinsic properties and develop algorithmic methodologies that enable optimization to effectively generalize in modern statistical- and reinforcement-learning scenarios. A successful outcome would not only lead to a timely and crucial shift in the way the research community approaches generalization of contemporary optimization-based ML, but it may also significantly transform the way we develop practical, efficient and reliable learning systems.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Questo progetto non è ancora stato classificato con EuroSciVoc.
Suggerisci i campi scientifici che ritieni più rilevanti e aiutaci a migliorare il nostro servizio di classificazione.

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TEL AVIV UNIVERSITY
Contributo netto dell'UE
€ 1 494 375,00
Costo totale
€ 1 494 375,00

Beneficiari (1)