LeCoS: merging machine LEarning and COnstraint Satisfaction
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 11 (SGA02008GA-ST)
Main participants
—
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
201/08/0509
Alternative language
Project name in Czech
Integrace strojového učení a splňování omezujících podmínek
Annotation in Czech
Navrhujeme integrovat pokročilé techniky dvou vyspělých výzkumných oborů, a to relačního strojového učení (RSU) na jedné straně a splňování omezujících podmínek (SOP) na straně druhé. Máme přesvědčivé důvody se domnívat, že tímto spojením můžeme dosáhnout řádového zvýšení efektivity jak na straně strojového učení, tak na straně splňování omezujících podmínek.Tímto bude zřejmě možno dosáhnout řešení skutečných instancí problémů, které jsou vzhledem ke svým výpočetním nárokům neřešitelné tradičními vzájemně izolovanými algoritmy RSU a SOP. Konkrétními podcíli projektu je použít (i) technik SOP v procedurách testu subsumpce a testu konzistence hypotézy rutinně opakovaných v RSU a (ii) technik RSU pro nalezení častých strukturních vzorů v deskriptorech instancí problémů SOP, jejich řešení a výpočetních procesech k těmto řešením vedoucích, a tyto vzory využít jako heuristickou znalost pro řešení dalších instancí SOP.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
IN - Informatics
CEP - secondary branch
JC - Computer hardware and software
CEP - another secondary branch
—
OECD FORD - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)<br>20206 - Computer hardware and architecture
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The goal of the project was to merge techniques of CSP and machine learning to improve (speed up, in particular) algorithms on both parts. This goal was achieved with significant impact in both fields. We consider the following achievements most important:- CSP for machine learning: both randomized and deterministic CSP techniques were leveraged in solving the problem of consistent clause search
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2008
Realization period - end
Dec 31, 2010
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 16, 2010
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP11-GA0-GA-U/03:3
Data delivery date
Feb 9, 2015
Finance
Total approved costs
1,938 thou. CZK
Public financial support
1,938 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK