Descrizione del progetto
Sviluppare algoritmi di apprendimento classici più veloci
Il progresso della tecnologia di apprendimento automatico ha portato benefici senza precedenti in diversi settori, a vantaggio di un’automazione migliore e più accessibile. Attualmente, gli algoritmi di apprendimento si dividono in apprendimento profondo, che eccelle in ambienti ricchi di dati, e algoritmi classici, più adatti ad ambienti poveri di dati. In questo contesto, il progetto TUCLA, finanziato dal CER, cerca di approfondire gli algoritmi classici e di migliorarne la velocità e l’efficacia. Il progetto si concentra sullo studio di algoritmi fondamentali come il bagging e il boosting per stabilire un quadro teorico di apprendimento per la progettazione di algoritmi innovativi di boosting e bagging.
Obiettivo
Machine learning has evolved from being a relatively isolated discipline to have a disruptive influence on all areas of science, industry and society. Learning algorithms are typically classified into either deep learning or classic learning, where deep learning excels when data and computing resources are abundant, whereas classic algorithms shine when data is scarce. In the TUCLA project, we expand our theoretical understanding of classic machine learning, with a particular emphasis on two of the most important such algorithms, namely Bagging and Boosting. As a result of this study, we shall provide faster learning algorithms that require less training data to make accurate predictions. The project accomplishes this by pursuing several objectives:
1. We will establish a novel learning theoretic framework for proving generalization bounds for learning algorithms. Using the framework, we will design new Boosting algorithms and prove that they make accurate predictions using less training data than what was previously possible. Moreover, we complement these algorithms by generalization lower bounds, proving that no other algorithm can make better use of data.
2. We will design parallel versions of Boosting algorithms, thereby allowing them to be used in combination with more computationally expensive base learning algorithms. We conjecture that success in this direction may lead to Boosting playing a more central role also in deep learning.
3. We will explore applications of the classic Bagging heuristic. Until recently, Bagging was not known to have significant theoretical benefits. However, recent pioneering work by the PI shows that Bagging is an optimal learning algorithm in an important learning setup. Using these recent insights, we will explore theoretical applications of Bagging in other important settings.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
8000 Aarhus C
Danimarca