Opis projektu
Precyzyjna ocena niepewności wyników algorytmów uczenia maszynowego
Nowoczesne systemy uczenia maszynowego działające na dużą skalę stanowią podstawę ważnych społecznie rozwiązań - generatywnej sztucznej inteligencji, pojazdów autonomicznych, robotów, systemów finansowych i rozwiązań wykrywających oszustwa, a także opieki zdrowotnej i rozwiązań medycznych. Wykorzystują rozproszone zasoby obliczeniowe w celu przetwarzania ogromnych zbiorów danych, wspierając tym samym podejmowanie decyzji. Dokładna ocena niepewności związanej z ich stosowaniem jest istotna dla ich bezpiecznego i właściwego stosowania. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu AUQuant ma na celu opracowanie nowych metod statystycznych pozwalających na rygorystyczny pomiar dokładności wyników systemów uczenia maszynowego, a także stworzenie teorii algorytmicznej kwantyfikacji niepewności. Narzędzia te znajdą zastosowanie w różnych obszarach statystycznych, przyczyniając się do rozwoju takich dziedzin jak teoria uczenia statystycznego i uczenia ze wzmocnieniem, jednocześnie wspierając tworzenie przyszłych systemów opartych na algorytmach uczenia maszynowego.
Cel
Assessing the uncertainty of predictions of modern large-scale machine learning systems is crucial for understanding their limitations and the quality of solutions they provide, especially so when these systems are used for making decisions in the real world. Motivated by this need, this project addresses a variety of questions of uncertainty quantification and develops new methods for deriving statistical guarantees on the accuracy of outputs of ML systems. Our methodology is inspired by an emerging line of work we call algorithmic statistics, which uses tools from the theory of algorithms to prove complex statistical statements. We propose to extend these techniques to the more challenging domain of analyzing modern large-scale machine learning systems, and develop a theory of Algorithmic Uncertainty Quantification. Using the newly developed tools, we will address diverse statistical tasks such as bounding the generalization error of machine learning algorithms, estimating the parameters of large nonlinear statistical models, or designing provably efficient algorithms for interactive decision-making problems. The results will significantly advance the state of the art in well-studied areas of research such as statistical learning theory and reinforcement learning, not only by providing new tools for the analysis of existing algorithms and architectures but also by inspiring new principles for the development of the next generation of ML systems.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe uczenie przez wzmocnienie
- nauki przyrodnicze matematyka matematyka stosowana statystyka i rachunek prawdopodobieństwa
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-COG
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaInstytucja przyjmująca
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
08002 Barcelona
Hiszpania
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.