Objectif
Society generates increasing amounts of data, which is both a resource and a challenge. The data reveal new insights that may potentially improve our livelihood, but their quantity renders such insights difficult to find. Machine learning techniques sift through the data looking for statistical patterns of interest to a given task. Due to an exponential growth in available data, these techniques enable us to automate difficult decisions, such as those needed for personalized medicine and self-driving cars.
NoTape note that machine learning techniques depend on a distance measure to determine which data points are similar and which are not. As this measure is difficult to choose, NoTape develop methods for estimating an optimal distance measure directly from data. Empirical evidence suggest that the optimal distance measure in one region of data space need not coincide with the optimal measure in another region, i.e.that the distance measure should locally adapt to the data. Local adaptability imply that the distance measure itself will be sensitive to noise in the data, and therefore should be described as a random variable. NoTape estimate distance measures as random Riemannian metrics and perform statistical data analysis accordingly. The notion of statistical computations with respect to an uncertain locally adaptive distance measure is uncharted territory, which need new algorithms for numerical integration and for solving differential equations.
As a guiding example, we estimate statistical models that reflect human perception. As perception processes are not fully understood, an optimal distance measure cannot be precisely estimated and the uncertainty of NoTape is needed.
The geometric nature of the developed methods ensure that attained models are interpretable by humans, which contrast current locally adaptive techniques. As society automate more decisions, interpretability is increasing important to ensure that the machine learning system can be trusted
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 science des données
- sciences naturelles mathématiques mathématiques pures analyse mathématique équations différentielles
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
ERC-STG - Starting Grant
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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.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2017-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
2800 KONGENS LYNGBY
Danemark
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.