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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-05-29

Scalable Online Learning Systems

Objetivo

Learning to input data into a set of classes, given a set of classification examples, is the main subject to a multidisciplinary field of machine learning. The problem can be formulated as a minimization of a given cost function over possible classification functions. The properties of learning systems crucial for a successful application are: performance, i.e. high accuracy of classification, which depends on how well the used cost function corresponds to the application at hand, scalability, i.e ensuring that memory and time complexity of the learning grows gracefully with data size, and ability to process examples online as they come.

The objectives of this proposal are twofold. First, I intend to develop scalable systems that learn online and use structured (hence more natural) costs. These theoretical advances will facilitate development of learning-based systems for various applications. Second, I intend to apply these new learning methods in computer security (Intrusion Detection Systems) and bioinformatics (DNA splice site detection). To achieve the first goal, I will design new learning algorithms able to optimise structured costs common in non-Bayesian decision- making. I will build on recent methods from the Support Vector Machines learning, which transform the task to a Quadratic Programming (QP) optimisation.

The main idea of the proposed methodology is to exploit algorithms from computational geometry to derive online QP optimisation able to process large-scale data. A key to application of the pro posed algorithms to intrusion detection and splice site detection problems is understanding the problem-specific semantic constraints imposed by these applications. To achieve the second goal, I will incorporate the available semantic models into the learning algorithms, building on a large previous experience of the host institution (FhG-FIRST) in these respective problems.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

FP6-2005-MOBILITY-5
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

EIF - Marie Curie actions-Intra-European Fellowships

Coordinador

FRAUNHOFER-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER ANGEWANDTEN FORSCHUNG E.V.
Aportación de la UE
Sin datos
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos
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