Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
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”

Učení bez učitele nad heterogenními strukturovanými daty

Veřejná podpora

  • Poskytovatel

    Grantová agentura České republiky

  • Program

    Standardní projekty

  • Veřejná soutěž

    SGA0202200004

  • Hlavní účastníci

    České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická

  • Druh soutěže

    VS - Veřejná soutěž

  • Číslo smlouvy

    22-32620S

Alternativní jazyk

  • Název projektu anglicky

    Unsupervised learning from heterogenous structured data

  • Anotace anglicky

    Data records stored in the form of hierarchical structure of heterogenous records are commonly used in internet services (XML, JSON, etc. ), in finance applications, health records, and many other areas. Learning mathematical models of these data is often done indirectly via manually designed features. We have recently proposed a theoretically justified approach to learn a discriminative classifier using raw hierarchical data as its input. The methodology includes an explanation of its decision in terms of selecting the relevant subtree in the data. In this project, we propose to extend this methodology to unsupervised learning, which would allow addressing a much wider area of applications such as anomaly detection, clustering, or pre-training the models which proved its benefits in natural language processing. Specifically, we aim to investigate likelihood models, generative models, and proxy model probabilistic models of such data and validate algorithms in real-world datasets in computer security and fact-checking.

Vědní obory

  • 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

Termíny řešení

  • Zahájení řešení

    1. 1. 2022

  • Ukončení řešení

    31. 12. 2024

  • Poslední stav řešení

    K - Končící víceletý projekt

  • Poslední uvolnění podpory

    2. 3. 2023

Dodání dat do CEP

  • Důvěrnost údajů

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

  • Systémové označení dodávky dat

    CEP24-GA0-GA-R

  • Datum dodání záznamu

    19. 2. 2024

Finance

  • Celkové uznané náklady

    10 686 tis. Kč

  • Výše podpory ze státního rozpočtu

    10 686 tis. Kč

  • Ostatní veřejné zdroje financování

    0 tis. Kč

  • Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

    0 tis. Kč