Description du projet
FET-Open Xtrack
The ultimate goal of the MAESTRA project is to develop predictive modelling methods capable of addressing massive sets of network data incompletely labelled with structured outputs.
The need for machine learning (ML) and data mining (DM) is ever growing due to the increased pervasiveness of data analysis tasks in almost every area of life, including business, science and technology. Not only is the pervasiveness of data analysis tasks increasing, but so is their complexity. We are increasingly often facing predictive modelling tasks involving one or several of the following complexity aspects: (a)structured data as input or output of the prediction process, (b)very large/massive datasets, with many examples and/or many input/output dimensions, where data may be streaming at high rates, (c)incompletely/partially labelled data, and (d)data placed in a spatio-temporal or network context. Each of these is a major challenge to current ML/DM approaches and is the central topic of active research in areas such as structured-output prediction, mining data streams, semi-supervised learning, and mining network data. The simultaneous presence of several of them is a much harder, currently insurmountable, challenge and severely limits the applicability of ML/DM approaches.The proposed project will develop predictive modelling methods capable of simultaneously addressing several (ultimately all) of the above complexity aspects. In the most complex case, the methods would be able to address massive sets of network data incompletely labelled with structured outputs. We will develop the foundations (basic concepts and notions) for and the methodology (design and implementation of algorithms) of such approaches. We will demonstrate the potential and utility of the methods on showcase problems from a diverse set of application areas (molecular biology, sensor networks, mutimedia, and social networks). Some of these applications, such as relating the composition of microbiota to human health and the design of social media aggregators, have the potential of transformational impact on important aspects of society, such as personalized medicine and social media.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage semi-supervisé
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données exploration de données
- ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie électronique capteurs capteurs intelligents
- sciences médicales et de la santé sciences de la santé médecine personnalisée
- sciences naturelles sciences biologiques biologie moléculaire
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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.
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.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
FP7-ICT-2013-X
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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.
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.
Coordinateur
1000 Ljubljana
Slovénie
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.