Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Časový kontext v úloze analýzy dlouhodobého nestacionárního vícerozměrného signálu

Cíle projektu

Projekt je zaměřen na výzkum metod zohledňujících časový kontext v aktivním učení. Předpokládáme, že využití kontextové informace při výběru nebo generování dotazu může přispět k zefektivnění aktivního učení a jeho zpřístupnění pro všechny metody zohledňující časový kontext. Tento přístup je nový, protože zpracování velké části časového kontextu přesouvá přímo do metod aktivního učení. Tak je aktivní učení efektivnější a současně je přístupné pro další metody učení s učitelem, které zohledňují časový kontext. Navrhovaný výzkum má za cíl nalézt odpovědi na tyto tři hlavní otázky: 1. Jak použít danou informaci o časovém kontextu v rámci metod aktivního učení? 2. Jak použít naučený časový kontext v rámci metod aktivního učení? 3. Jak rozšířit aplikační oblasti vyvinutých metod?

Klíčová slova

active learningpattern detectionanomaly detectionmachine learningtemporal context

Veřejná podpora

  • Poskytovatel

    Grantová agentura České republiky

  • Program

    Standardní projekty

  • Veřejná soutěž

    Standardní projekty 21 (SGA0201700001)

  • Hlavní účastníci

    České vysoké učení technické v Praze / Fakulta biomedicínského inženýrství

  • Druh soutěže

    VS - Veřejná soutěž

  • Číslo smlouvy

    17-20480S

Alternativní jazyk

  • Název projektu anglicky

    Temporal context in analysis of long-term non-stationary multidimensional signal

  • Anotace anglicky

    The project focuses on temporal context aware approaches in active learning. We hypothesize that the utilization of the contextual information within the query selection or generation can make the active learning more efficient and available for all temporal context aware methods. This approach is novel, as it transfers large portion of temporal context handling directly to active learning approaches and thus makes the active learning more efficient and available for any temporal context aware supervised machine learning method. The proposed research aims to answer three main questions: 1. How to utilize a given information about temporal context within the active learning approaches? 2. How to utilize a learned temporal context within the active learning approaches? 3. How to extend the application area of the developed approaches?

Vědní obory

  • Kategorie VaV

    ZV - Základní výzkum

  • CEP - hlavní obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • CEP - vedlejší obor

  • CEP - další vedlejší obor

  • OECD FORD - odpovídající obory
    (dle převodníku)

    20204 - Robotics and automatic control
    20205 - Automation and control systems

Termíny řešení

  • Zahájení řešení

    1. 1. 2017

  • Ukončení řešení

    31. 12. 2021

  • Poslední stav řešení

  • Poslední uvolnění podpory

    10. 4. 2019

Dodání dat do CEP

  • Důvěrnost údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Systémové označení dodávky dat

    CEP21-GA0-GA-R/11:1

  • Datum dodání záznamu

    22. 2. 2021

Finance

  • Celkové uznané náklady

    6 144 tis. Kč

  • Výše podpory ze státního rozpočtu

    4 929 tis. Kč

  • Ostatní veřejné zdroje financování

    1 215 tis. Kč

  • Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

    0 tis. Kč

Základní informace

Uznané náklady

6 144 tis. Kč

Statní podpora

4 929 tis. Kč

80%


Poskytovatel

Grantová agentura České republiky

CEP

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

Doba řešení

01. 01. 2017 - 31. 12. 2021