Learning from Theories
Project goals
State-of-the-art Machine Learning aims at forming general models (or theories) of the world from abundant specific observations. We propose to establish a novel machine learning framework where one, besides specific observations, primarily learns from abundant existing theories. This new paradigm, entitled LFT (learning from theories), encompasses actual scenarios of learning through social interactions. We propose to study LFT both deductively and empirically (through simulations). For these sakes we mobilize technologies from state-of-the-art knowledge representation, logic-based machine learning, and multi-agent computation. The novel LFT framework will also establish a radically novel approach to data mining, ideally suited for the current shift ofthe data mining field from discovering knowledge from data towards discovering knowledge from multiple sources of knowledge and data.
Keywords
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 13 (SGA02010GA-ST)
Main participants
—
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
P103-10-1875
Alternative language
Project name in Czech
Učení se z teorií
Annotation in Czech
Současné algoritmy strojového učení se snaží budovat obecné modely (teorie) světa z početných specifických pozorování (dat). Navrhujeme vybudovat nové paradigma strojového učení, v němž se agenti učí nejen z pozorování, ale především z již existujících početných teorií. Toto nové paradigma, nazvané LFT (learning from theories) bude mj. modelem skutečných scénářů učení, které probíhají v rámci sociálních interakcí. Navrhujeme studovat LFT jak deduktivně, tak empiricky (pomocí simulací). Za tímto účelem využijeme současných technologií reprezentace znalostí, strojového učení založeného na logice a multi-agentního počítání. Inovativní rámec LFT zároveň poskytne techniky pro zcela nový přístup k data miningu, ideálně reflektující současný posun data miningu od objevování znalostí z dat směrem k objevování znalostí z mnoha zdrojů znalostí i dat.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
JC - Computer hardware and software
CEP - secondary branch
JD - Use of computers, robotics and its application
CEP - another secondary branch
—
20204 - Robotics and automatic control
20205 - Automation and control systems
20206 - Computer hardware and architecture
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
1. The project brought new knowledge in the area of learning from theories, especially in AML and data mining. 2. The characteristics of results specified by the applicant are adequate. 3. The results could be used for education in AI. 4. The results ofthis project could be classified as below-average. 5. No drawbacks in compliance to grant rules or using the financial part were found out.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2010
Realization period - end
Dec 31, 2012
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 1, 2012
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP13-GA0-GA-U/02:3
Data delivery date
May 17, 2016
Finance
Total approved costs
1,989 thou. CZK
Public financial support
1,989 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
1 989 CZK thou.
Public support
1 989 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
JC - Computer hardware and software
Solution period
01. 01. 2010 - 31. 12. 2012