Opis projektu
Nowe algorytmy sprawią, że uczenie maszynowe stanie się zrównoważone
Uczenie maszynowe to technologia, która umożliwiła głośne sukcesy inteligentnych systemów oraz platform do przetwarzania danych. Algorytmy uczenia maszynowego wytrenowane na danych mogą realizować naprawdę imponujące zadania, jednak często kosztem wykorzystywania ogromnych zasobów obliczeniowych. Ograniczanie tych wymagań stanowi cel finansowanego przez Unię Europejską projektu SLING, którego uczestnicy zamierzają opracować nowatorskie algorytmy oszczędzające zasoby na potrzeby wielkoskalowych rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego, które można wykorzystać w realnych zastosowaniach. Rozwiązania opracowane w ramach projektu sprawią, że technologia uczenia maszynowego stanie się bardziej przystępna i zrównoważona, co znacznie poprawi szanse na opracowanie prawdziwie skalowalnych inteligentnych systemów.
Cel
This project will develop and integrate the latest optimization and statistical advances into a new generation of resource-efficient algorithms for large-scale machine learning. State-of-the-art machine learning methods provide impressive results, opening new perspectives for science, technology, and society. However, they rely on massive computational resources to process huge manually annotated data-sets. The corresponding costs in terms of energy consumption and human efforts are not sustainable.
This project builds on the idea that improving efficiency is a key to scale the ambitions and applicability of machine learning. Achieving efficiency requires overcoming the traditional boundaries between statistics and computations, to develop new theory and algorithms.
Within a multidisciplinary approach, we will establish a new regularization theory of efficient machine learning.
We will develop models that incorporate budgeted computations, and numerical solutions with resources tailored to the statistically accuracy allowed by the data. Theoretical advances will provide the foundations for novel and sound algorithmic solutions. Close collaborations in diverse applied fields
will ensure that our research results and solutions will be apt and immediately applicable to real world scenarios.
The new algorithms developed in the project will contribute to boost the possibilities of Artificial Intelligence, modeling and decision making in a world of data with ever-increasing size and complexity.
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-COG - Consolidator GrantInstytucja przyjmująca
16126 Genova
Włochy