Složité predikční modely a jejich učení z částečně anotovaných dat

Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 23 (SGA0201900001)
Hlavní účastníci
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
19-21198S

Název projektu anglicky
Complex prediction models and their learning from weakly annotated data
Anotace anglicky
Learning predictors from examples is a dominant sub-domain of machine learning which has been able to continuously contribute solutions to both natural science and very practical commercial problems. The predictors are not constructed manually but they are learned automatically from a training set of examples. The prevalent approach used nowadays are supervised methods which require a training set containing examples of input data annotated exactly by the desired outputs to be predicted. The exact annotation is typically created manually by human experts with a domain knowledge. As the size of data sets grows rapidly, the required human processing constitutes the major bottlenecks. This project aims at alleviating the problem by development of novel algorithms that are able to learn from weakly annotated data. We concentrate on complex structured prediction models where obtaining the exact annotation is especially complicated. On the other hand, acquisition of weak annotation is cheaper, and often it can be obtained by semi-automated processes requiring minimal human intervention.

Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi<br>BC - Teorie a systémy řízení<br>BD - Teorie informace<br>IN - Informatika

Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Přestože kvalita výstupů byla v původním návrhu projektu o něco ambicióznější, projekt přinesl výzkum na solidní mezinárodní úrovni a v navrhovaném směru.

Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP23-GA0-GA-U
Datum dodání záznamu
26. 6. 2023

Podobné projekty(10)