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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Unlocking the potential of machine learning for SMEs by automated machine learning

Descrizione del progetto

Accesso facile e conveniente ai più avanzati metodi di apprendimento automatico

I moderni manager aziendali basano le proprie decisioni su un’enorme quantità di dati affidabili integrati nei processi aziendali e nelle richieste dei clienti. L’apprendimento automatico (ML, Machine Learning) è diventato la tecnologia più utile, principalmente per le industrie intelligenti basate sui dati che consentono l’automazione di molti di questi processi. Le PMI non hanno tuttavia le competenze necessarie per personalizzare i metodi di ML. Per questo motivo, il progetto AutoML, finanziato dall’UE, dimostrerà un metodo economico e automatico di apprendimento automatico (AutoML, Automated Machine Learning) per consentire l’implementazione efficiente della maggior parte delle applicazioni ML avanzate. L’obiettivo sarà quello di elaborare e utilizzare automaticamente i dati dell’utente. AutoML utilizzerà un prototipo sviluppato dal progetto BeyondBlackbox finanziato dal CER, adattandolo in un prototipo professionale per l’implementazione in un ambiente industriale.

Obiettivo

Machine learning has become a key technology for modern data-driven industrial applications. This success is built on recent research advances in the field of artificial intelligence and more specifically was enabled by key advances in machine learning. Unfortunately, the performance of many machine learning methods is very sensitive to a myriad of design decisions and thus requires a significant amount of machine learning expertise which is often rare and makes this technology inaccessible for small and medium-sized companies that cannot afford their own team of machine learning experts. My ERC grant BeyondBlackbox on automated machine learning (AutoML) addresses this problem from a research perspective. In it, my team and I developed methods which systematically and efficiently adapt and tune machine learning pipelines and implemented them into a research prototype. This resulting research prototype, in principle, allows ML novices easy and affordable access to the most advanced ML methods, automatically customized for the user's own data, and with this research prototype, my team and I have won several competitions, including competitions against up to 130 teams of human ML experts. The potential economic impact is substantial since AutoML technology saves computational resources and human time and therefore reduces the cost of creating value from ML. In this POC project, I and my team will transform our existing research prototype to a professional prototype, perform a technical validation, perform market research and build up business contacts to evaluate this prototype in an industrial setting. Furthermore, we will develop a sustainable business model and assess ways of commercializing the advances made in my ERC grant in order to bring them to market.

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.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

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.

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.

ERC-POC-LS - ERC Proof of Concept Lump Sum Pilot

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

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-2019-PoC

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

ALBERT-LUDWIGS-UNIVERSITAET FREIBURG
Contributo netto dell'UE

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.

€ 150 000,00
Indirizzo
FAHNENBERGPLATZ
79098 Freiburg
Germania

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Regione
Baden-Württemberg Freiburg Freiburg im Breisgau, Stadtkreis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

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.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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