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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Sparse Structured Methods for Machine Learning

Obiettivo

Machine learning is now a core part of many research domains, where the abundance of data has forced researchers to rely on automated information processing. In practice, today, machine learning techniques are applied in two stages: practitioners first build a large set of features; then, off-the-shelf algorithms are used to solve the appropriate prediction tasks, such as classification or regression. While this has led to significant advances in many domains, I believe that the potential of machine learning is far from being fulfilled. The tenet of this proposal is that to achieve the expected breakthroughs, this two-stage paradigm should be replaced by an integrated process where the specific structure of a problem is taken into account explicitly in the learning process. This will allow the consideration of massive numbers of features, in both numerically efficient and theoretically well-understood ways. I plan to attack this problem through the tools of regularization by sparsity-inducing norms. The scientific objective is thus to marry structure with sparsity: this is particularly challenging because structure may occur in various ways (discrete, continuous or mixed) and my targeted applications in computer vision and audio processing lead to large-scale convex optimization problems. My research program is expected to have a high impact on statistical machine learning research, notably by providing new solutions to the open problem of non-linear variable selection. Moreover, my general methodology will be directly applied to domains where the natural structure of data has been recognized as crucial but is still underused by learning techniques, namely computer vision (object recognition, image denoising) and audio processing (speech separation, music recognition).

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2009-StG
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contributo UE
€ 1 468 248,00
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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