课题基金 / 基金详情

Theoretical Foundations for Safe, Adaptive and Interpretable Machine Learning

Theoretical Foundations for Safe, Adaptive and Interpretable Machine Learning
安全、自适应和可解释的机器学习的理论基础
批准号：
RGPIN-2018-05977
负责人：
Urner, Ruth
金额：
$2.4万
依托单位：
York University
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
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=736703
关键词：
TheoreticalFoundationsSafeAdaptiveInterpretable

项目摘要

项目成果

Urner, Ruth的其他基金

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
点击翻译按钮获取中文摘要
英文摘要
Fairness in Machine Learning; Interpretability in Machine Learning; Safety in Machine Learning; Statistical guarantees for learning algorithms; Theory of Computer Science; Theory of Machine Learning; Transfer learning
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Theoretical Foundations for Safe, Adaptive and Interpretable Machine Learning
  • 批准号：
    RGPIN-2018-05977
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Urner, Ruth
  • 依托单位：
    York University
Theoretical Foundations for Safe, Adaptive and Interpretable Machine Learning
  • 批准号：
    RGPIN-2018-05977
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Urner, Ruth
  • 依托单位：
    York University
Theoretical Foundations for Safe, Adaptive and Interpretable Machine Learning
  • 批准号：
    RGPIN-2018-05977
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Urner, Ruth
  • 依托单位：
    York University
Theoretical Foundations for Safe, Adaptive and Interpretable Machine Learning
  • 批准号：
    RGPIN-2018-05977
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2018
  • 负责人：
    Urner, Ruth
  • 依托单位：
    York University
海外基金