Obiettivo
Machine learning has become a key part of scientific fields that produce a massive amount of data and that are in dire need of scalable tools to automatically make sense of it. Unfortunately, classical statistical modeling has often become impractical due to recent shifts in the amount of data to process, and in the high complexity and large size of models that are able to take advantage of massive data. The promise of SOLARIS is to invent a new generation of machine learning models that fulfill the current needs of large-scale data analysis: high scalability, ability to deal with huge-dimensional models, fast learning, easiness of use, and adaptivity to various data structures. To achieve the expected breakthroughs, our angle of attack consists of novel optimization techniques for solving large-scale problems and a new learning paradigm called deep kernel machine. This paradigm marries two schools of thought that have been considered so far to have little overlap: kernel methods and deep learning. The former is associated with a well-understood theory and methodology but lacks scalability, whereas the latter has obtained significant success on large-scale prediction problems, notably in computer vision. Deep kernel machines will lead to theoretical and practical breakthroughs in machine learning and related fields. For instance, convolutional neural networks were invented more than two decades ago and are today’s state of the art for image classification. Yet, theoretical foundations and principled methodology for these deep networks are nowhere to be found. The project will address such fundamental issues, and its results are expected to make deep networks simpler to design, easier to use, and faster to train. It will also leverage the ability of kernels to model invariance and work with a large class of structured data such as graphs and sequences, leading to a broad scope of applications with potentially groundbreaking advances in diverse scientific fields.
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.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento non supervisionato
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata riconoscimento dell’immagine
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata rilevamento degli oggetti
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza computazionale
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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.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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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.
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.
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.
ERC-STG - Starting Grant
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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.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2016-STG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
78153 Le Chesnay Cedex
Francia
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.