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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-05-29

Scalable Online Learning Systems

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP6-2005-MOBILITY-5
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

EIF - Marie Curie actions-Intra-European Fellowships

Coordinateur

FRAUNHOFER-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER ANGEWANDTEN FORSCHUNG E.V.
Contribution de l’UE
Aucune donnée
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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