CAREER: Self-adjusting Models as a New Direction in Machine Learning

职业:自我调整模型作为机器学习的新方向

基本信息

  • 批准号:
    1252648
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-03-01 至 2019-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Machine learning algorithms are now routinely used to build predictive models from data in wide range of applications. However, current approaches to machine learning have an important limitation: They assume that the set of classes observed in a training data set is exhaustive and that new data samples originate from one of the existing classes represented in the training data set. This assumption is unrealistic in many real-world applications in which previously unobserved classes of interest emerge. This study explores a new class of machine learning algorithms that produce self-adjusting models that can accommodate new classes observed in data in offline as well as online learning scenarios. The project aims to (i) use non-parametric models to dynamically incorporate the changing number of classes; (ii) develop new online and offline inference techniques to accommodate new classes as they emerge (iii) automatically associate newly discovered classes with higher-level groups of classes in an attempt to identify potentially interesting class formations, and (iv) develop partially-observed tree models containing observed and unobserved nodes, where observed nodes represent existing classes and unobserved nodes are introduced online to fill the gaps in the existing data hierarchy that become evident only with the arrival of new data.The broader impacts of this work could extend to several real world applications: Bio-security and bio-surveillance, information retrieval, and remote sensing among others in settings where all of the classes are not known a priori. The educational plan includes outreach to K-12 students and enhanced research opportunities for undergraduate and graduate students in computer science as well as at the intersection of computational and life sciences. All the software, publications, and data sets resulting from the project will be freely disseminated to the larger research and educational community. Additional information about the project can be accessed through the project website at http://www.cs.iupui.edu/~dundar/career.html
机器学习算法现在经常用于在广泛的应用中根据数据构建预测模型。然而,目前的机器学习方法有一个重要的限制:它们假设在训练数据集中观察到的类集是详尽的,并且新的数据样本来自训练数据集中表示的现有类之一。这种假设在许多现实世界的应用中是不现实的,在这些应用中出现了以前未观察到的感兴趣的类别。 这项研究探索了一类新的机器学习算法,这些算法可以产生自调整模型,这些模型可以适应离线和在线学习场景中数据中观察到的新类别。该项目的目的是(一)使用非参数模型动态地纳入不断变化的班级数量;(ii)开发新的在线和离线推理技术,以在新类出现时适应它们(iii)自动将新发现的类与更高级别的类组相关联,以尝试识别潜在的感兴趣的类形成,以及(iv)开发包含观察到的和未观察到的节点的部分观察到的树模型,其中观察到的节点代表现有的类和未观察到的节点被引入在线,以填补现有的数据层次结构中的空白,这些空白只有随着新数据的到来才变得明显。这项工作的更广泛的影响可以扩展到几个真实的世界的应用:生物安全和生物监视,信息检索,以及遥感等设置中的所有类都不是先验已知的。该教育计划包括推广到K-12学生和增强研究机会的本科生和研究生在计算机科学以及在计算和生命科学的交叉点。该项目产生的所有软件、出版物和数据集将免费传播给更大的研究和教育界。有关该项目的更多信息,请访问项目网站http://www.cs.iupui.edu/~dundar/career.html

项目成果

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  • 资助金额:
    $ 50万
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