Hola,
¿eres nuevo aquí?

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

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

ixAutoML

Financiado

Cerrado

Interactive and Explainable Human-Centered AutoML

Trust and interactivity are key factors in the future development and use of automated machine learning (AutoML), supporting developers and researchers in determining powerful task-specific machine learning pipelines, including pr... ver más

30/11/2027

LUH

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOV... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2022-12-01

ERC-2021-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 3 años

0% 100%

Información adicional privada

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

Participantes

LUH

Lider

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

Proyectos interesantes

HumanML Human Centric Machine Learning 1M€ Cerrado

PID2021-128045OA-I00 APRENDIZAJE PROFUNDO ETICO 56K€ Cerrado

ExplainYourself Explainable and Robust Automatic Fact Checking 1M€ Cerrado

PID2019-106758GB-C33 APRENDIZAJE AUTOMATICO EXPLICABLE: UNA APROXIMACION PROBABIL... 109K€ Cerrado

AI-DAPT AI-Ops Framework for Automated, Intelligent and Reliable Dat... 9M€ Cerrado

PID2019-106758GB-C32 APRENDIZAJE AUTOMATICO EXPLICABLE: UNA APROXIMACION PROBABIL... 81K€ Cerrado

Duración del proyecto: 59 meses Fecha Inicio: 2022-12-01
Fecha Fin: 2027-11-30

Líder del proyecto

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOV... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Trust and interactivity are key factors in the future development and use of automated machine learning (AutoML), supporting developers and researchers in determining powerful task-specific machine learning pipelines, including pre-processing, predictive algorithm, their hyperparameters and--if applicable--the architecture design of deep neural networks. Although AutoML is ready for its prime time after it achieved impressive results in several machine learning (ML) applications and its efficiency improved by several orders of magnitudes in recent years, democratization of machine learning via AutoML is still not achieved. In contrast to previously purely automation-centered approaches, ixAutoML is designed with human users at its heart in several stages. First of all, the foundation of trustful use of AutoML will be based on explanations of its results and processes. Therefore, we aim for:1. Explaining static effects of design decisions in ML pipelines optimized by state-of-the-art AutoML systems.2. Explaining dynamic AutoML policies for temporal aspects of dynamically adapted hyperparameters while ML models are trained.These explanations will be the base for allowing interactions, bringing the best of two worlds together: human intuition and generalization capabilities for complex systems, and efficiency of systematic optimization approaches for AutoML. Concretely, we aim for:3. Enabling interactions between humans and AutoML by taking human's latent knowledge into account and learning when to interact.4. Building first ixAutoML prototypes and showing its efficiency in the context of Industry 4.0.Perfectly aligned with the EU's AI strategy and recent efforts on interpretability in the ML community, we strongly believe that this timely human-centered ixAutoML will have a substantial impact on the democratization of machine learning.

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores