Obiettivo
Machine learning seeks to automatize the processing of
large complex datasets by adaptive computing, a core strategy to meet growing
demands of science and applications.
Typically, real-world problems are mapped to penalized estimation tasks (e.g.
binary classification), which are solved by simple efficient algorithms. While
successful so far, I believe this approach is too limited to
realise the potential of adaptive computing. Most of the work, such as data
selection, feature construction, model calibration and comparison, still has to
be done by hand. Demands for automated decision-making (e.g. tuning
data acquisition during an experiment) are not met.
Such problems are naturally addressed by Bayesian reasoning about uncertain
knowledge, which however remains infeasible in most large scale settings.
The main goal of this proposal is to unite the strengths of penalized
estimation and Bayesian decision-making, exploiting the former's advanced state
of the art in order to implement substantial improvements coming with
the latter in large scale applications. A major focus is on improving magnetic
resonance imaging (MRI) by way of new Bayesian technology, driving robust
nonlinear
reconstruction from less data, and optimizing the acquisition through
Bayesian experimental design, applications not previously attempted by machine
learning. Far beyond the reach of present methodology, these goals demand
a novel computational foundation for approximate Bayesian inference through
numerical algorithmic reductions.
This project will have high impact on probabilistic machine learning, raising
the bar for scalable Bayesian computations. It will help to open up a whole new
range of medical imaging applications for machine learning. Moreover,
substantial impact on MRI reconstruction research is anticipated. There is
strong recent interest in savings through compressive sensing, whose full
potential is realised only by way of adaptive technology such as projected
here.
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.
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.
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica elaborazione del segnale compressed sensing
- scienze naturali matematica matematica applicata statistica e probabilità statistica bayesiana
- ingegneria e tecnologia ingegneria medica diagnostica per immagini risonanza magnetica per immagini
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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.
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.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
ERC-2011-StG_20101014
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.
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.
Istituzione ospitante
1015 LAUSANNE
Svizzera
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.