Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

PID2019-110742RB-I00

Financiado

Cerrado

EXPLOTANDO EL CONOCIMIENTO DISPONIBLE PARA ADAPTAR Y APLICAR MODELOS APRENDIDOS...

EXPLOTANDO EL CONOCIMIENTO DISPONIBLE PARA ADAPTAR Y APLICAR MODELOS APRENDIDOS A PARTIR DE DOMINIOS DIFERENTES EN EL APRENDIZAJE AUTOMATICO CLASICO, LOS MODELOS SE CONSTRUYEN CON DATOS DE ENTRENAMIENTO QUE I) CONTIENEN EJEMPLOS DEL MISMO TIPO QUE LOS EJEMPLOS QUE SE TIENEN QUE PREDECIR (DOMINIO OBJETIVO) Y QUE II) SIGUEN EXACTAMENTE LA MIS... ver más

01/01/2019

UNIOVI

63K€

Presupuesto del proyecto: 63K€

Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 790

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UNIOVI

Lider

Proyectos interesantes

TIN2008-06242

Software

Data Science

24K€ Cerrado

PID2020-117954RB-C21

Software

Data Science

160K€ Cerrado

A-B-C-Deep

Software

Data Science

2M€ Cerrado

DEEP TRANSFER

Machine Learnin...

Data Science

100K€ Cerrado

PID2019-106827GB-I00

Software

Data Science

97K€ Cerrado

PID2019-109238GB-C22

Software

Data Science

167K€ Cerrado

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 790

Presupuesto del proyecto 63K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN EL APRENDIZAJE AUTOMATICO CLASICO, LOS MODELOS SE CONSTRUYEN CON DATOS DE ENTRENAMIENTO QUE I) CONTIENEN EJEMPLOS DEL MISMO TIPO QUE LOS EJEMPLOS QUE SE TIENEN QUE PREDECIR (DOMINIO OBJETIVO) Y QUE II) SIGUEN EXACTAMENTE LA MISMA DISTRIBUCION, ESTOS AJUSTES TRADICIONALES NO FUNCIONAN BIEN EN ALGUNOS PROBLEMAS REALES PORQUE ESTAS DOS CONDICIONES NO SIEMPRE SE CUMPLEN, EN ALGUNOS CASOS, LOS MODELOS SE APRENDEN A PARTIR DE DATOS QUE PROVIENEN DE DOMINIOS DIFERENTES, AUNQUE RELACIONADOS EN ALGUN SENTIDO, EN OTROS CASOS, LA DISTRIBUCION DE LOS DATOS A PREDECIR CAMBIA CON RESPECTO A LA DISTRIBUCION CON LA QUE SE ENTRENARON LOS MODELOS, ESTE PROYECTO ABORDA PROBLEMAS EN LOS QUE EL DOMINIO OBJETIVO (SIN ETIQUETAR), ES DECIR, EL PROBLEMA QUE SE NECESITA RESOLVER, ES DIFERENTE DE LOS DOMINIOS FUENTE (ETIQUETADOS) USADOS PARA OBTENER LOS MODELOS, AUNQUE PUEDE HABER MUCHAS POTENCIALES DIFERENCIAS ENTRE LOS DOMINIOS FUENTE Y EL DOMINIO OBJETIVO, ESTE PROYECTO SE CENTRA EN DOS ESCENARIOS: I) CUANDO LA TAREA DEL DOMINIO OBJETIVO ES DIFERENTE, AUNQUE MUY RELACIONADA, CON LA TAREA DE LOS DOMINIOS FUENTE Y II) CUANDO LAS TAREAS SON IGUALES, PERO LA DISTRIBUCION DE LOS DATOS DEL DOMINIO OBJETIVO CAMBIA CON RESPECTO A LA DE LOS DOMINIOS FUENTE, ESTOS DOS CASOS ESTAN RELACIONADOS CON VARIOS PROBLEMAS QUE SE HAN IDO ESTUDIANDO EN EL CAMPO DEL APRENDIZAJE EN LOS ULTIMOS AÑOS, COMO EL APRENDIZAJE POR TRANSFERENCIA, APRENDIZAJE DESDE CERO, ADAPTACION AL DOMINIO O CAMBIOS EN LOS DATOS, RESPECTO AL ESTADO DEL ARTE EN ESTAS AREAS, ESTE PROYECTO TIENE TRES OBJETIVOS:1, CREEMOS QUE ESTOS TIPOS DE APRENDIZAJE ESTAN FUERTEMENTE CONECTADOS, EN ALGUNOS CASOS ESTE HECHO ES CONOCIDO, PERO EN OTROS APENAS SE HA ESTUDIADO, UNO DE LOS OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO ES ANALIZARLO, EXPLORANDO EN QUE MEDIDA LOS METODOS DISEÑADOS PARA ALGUNO DE ESTOS PROBLEMAS PUEDEN UTILIZARSE PARA OTROS,2, LA IDEA CLAVE ES EXPLOTAR EL CONOCIMIENTO ADICIONAL QUE ESTE DISPONIBLE TANTO DE LOS DOMINIOS FUENTE COMO DEL DOMINIO OBJETIVO, DICHO CONOCIMIENTO PUEDE SER, POR EJEMPLO, LA RELACION SEMANTICA ENTRE LOS DOMINIOS, SI ESTA INFORMACION NO ESTA DISPONIBLE EN UNA APLICACION CONCRETA, LA IDEA ES INDUCIRLA COMPARANDO LAS DISTRIBUCIONES DE LOS DOMINIOS FUENTE Y LA DISTRIBUCION DEL DOMINIO OBJETIVO, ¿EN QUE SON IDENTICAS?¿EN QUE SE DIFERENCIAN?3, LA MAYORIA DE LOS TRABAJOS SOBRE APRENDIZAJE POR TRANSFERENCIA Y DE ADAPTACION AL DOMINIO TRATAN CON PROBLEMAS DONDE EXISTE UN SOLO DOMINIO FUENTE, CON LO QUE EL UNICO MODELO APRENDIDO SE ADAPTA Y APLICA PARA PREDECIR LOS EJEMPLOS DEL DOMINIO OBJETIVO, NUESTRA PROPUESTA ES MAS FLEXIBLE EN ESTE SENTIDO PORQUE PERMITE I) VARIOS DOMINIOS FUENTE Y II) QUE SE APLIQUEN DIFERENTES ALGORITMOS CON DIFERENTES ASUNCIONES DE APRENDIZAJE EN CUANTO A LA DISTRIBUCION DE LOS DATOS, ESTE CASO RESULTA PROMETEDOR EN PROBLEMAS EN LOS QUE EXISTE UN CAMBIO EN LA DISTRIBUCION EN LOS QUE SE PUEDEN APLICAR VARIOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE (P,E, UNO QUE ASUMA QUE P(X|Y) ES CONSTANTE Y OTRO CUYA ASUNCION SEA QUE P(Y|X) ES CONSTANTE) Y, UNA VEZ QUE SE DETECTE EL TIPO DE CAMBIO EN LA DISTRIBUCION, SE SELECCIONE EL MODELO MAS APROPIADO,EN RESUMEN, EL OBJETIVO FINAL DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR METODOS QUE EXPLOTANDO ALGUN TIPO DE CONOCIMIENTO SEAN CAPACES DE ADAPTAR/COMBINAR/SELECCIONAR Y APLICAR LOS MODELOS APRENDIDOS A PARTIR VARIOS DOMINIOS FUENTE A UN DOMINIO OBJETIVO QUE PRESUMIBLEMENTE REPRESENTE UN PROBLEMA DISTINTO O QUE SIGA UNA DISTRIBUCION DIFERENTE, APRENDIZAJE POR TRANSFERENCIA\APRENDIZAJE DESDE CERO\PROBLEMAS DE ADAPTACION AL DOMINIO\PROBLEMAS CON CAMBIOS EN LA DISTRIBUCION

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores