课题基金 / 基金详情

Machine Learning

Machine Learning
机器学习
批准号：
CRC-2015-00307
负责人：
Guo, Yuhong
金额：
$8.74万
依托单位：
Carleton University
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Canada Research Chairs
财政年份：
2021
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-01-01 至 2022-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=729686
关键词：
MachineLearning

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
大数据时代的新兴数据资源为打破机器学习预测系统的主要瓶颈创造了新的机会，即它们对人类注释数据的依赖。这项研究正在开发新的信息适应方法，利用免费提供的辅助数据源来改善目标分类领域的预测系统，这将大大减少对人类监督的依赖，同时提高复杂数据分析系统的自主性。 一个关键的成果将是一种新形式的IT服务，使个人和组织从昂贵的手动数据注释工作中解脱出来。
英文摘要
Emerging data resources in the big data era have created new opportunities to break the main bottleneck of machine learning prediction systems; namely, their reliance on human annotated data. This research is developing new information adaptation methods that exploit freely available auxiliary data sources to improve prediction systems for target classification domains, which will significantly reduce dependence on human supervision while increasing the autonomy of complex data analysis systems. A key outcome will be a new form of IT service that relieves individuals and organizations from the costly work of manual data annotation.
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会议论文
Collective Machine Learning for Semantic Data Interpretation
  • 批准号：
    RGPIN-2017-06320
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.06万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Guo, Yuhong
  • 依托单位：
    Carleton University
Machine Learning
  • 批准号：
    CRC-2021-00185
  • 项目类别：
    Canada Research Chairs
  • 资助金额：
    $5.46万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Guo, Yuhong
  • 依托单位：
    Carleton University
Machine Learning
  • 批准号：
    CRC-2015-00307
  • 项目类别：
    Canada Research Chairs
  • 资助金额：
    $2.19万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Guo, Yuhong
  • 依托单位：
    Carleton University
Collective Machine Learning for Semantic Data Interpretation
  • 批准号：
    RGPIN-2017-06320
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.06万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Guo, Yuhong
  • 依托单位：
    Carleton University
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位：
    中山大学
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号：
    --
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    30万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    吉建娇
  • 依托单位：
    中国矿业大学
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号：
    62003314
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万元
  • 批准年份：
    2020
  • 负责人：
    沈剑
  • 依托单位：
    中北大学