Effective Learning by Leveraging Supervised and Unsupervised Techniques
利用监督和非监督技术进行有效学习
基本信息
- 批准号:0534286
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2005
- 资助国家:美国
- 起止时间:2005-12-01 至 2010-11-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Proposal 0534286"Effective Learning by Leveraging Supervised and Unsupervised Techniques"PI: Daniel L. BoleyUniversity of Minnesota-Twin CitiesABSTRACTThe well-recognized explosion of data being generated in many scientific disciplines and on the Web necessitates the development of effective scalable techniques to mine this data for knowledge in a (semi)-automated way. There has been a trade-off between the scalability of methods and the quality of knowledge extracted. This project aims to leverage the most robust machine learning algorithms (e.g. support vector machine kernel methods) with scalable clustering algorithms to permit the exploration of enormous data sets, to derive estimates of the expected performance of such methods, and to extend such methods so that they can learn new unanticipated concepts buried within the data. This research will have broader impact by making possible the use of effective, established, machine learning techniques on the large aggregations of data being generated in biology and other scientific disciplines, thus, potentially leading to the discovery of new knowledge hidden within the data.
提案 0534286“利用监督和无监督技术进行有效学习”PI:Daniel L. Boley 明尼苏达大学双城分校摘要众所周知,许多科学学科和网络上生成的数据爆炸式增长,需要开发有效的可扩展技术,以(半)自动化的方式挖掘这些数据以获取知识。方法的可扩展性和提取的知识的质量之间存在权衡。该项目旨在利用最强大的机器学习算法(例如支持向量机内核方法)和可扩展的聚类算法来探索巨大的数据集,得出此类方法的预期性能的估计,并扩展此类方法,以便它们能够学习隐藏在数据中的新的未预料到的概念。这项研究将通过对生物学和其他科学学科生成的大量数据使用有效的、成熟的机器学习技术来产生更广泛的影响,从而有可能发现隐藏在数据中的新知识。
项目成果
期刊论文数量(0)
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专利数量(0)
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