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Logic and Learning an Algebra and Finite Model Theory Approach

Computational learning theory is a branch of computer science that studies the mathematical and algorithmic underpinnings of machine learning. It provides the concepts and methods to classify the computational feasibility of diffe... ver más

15/01/2025

UvA

176K€

Presupuesto del proyecto: 176K€

Líder del proyecto

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM 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 H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2025-01-15

MSCA-IF-2020: Individual Fellowships Objective:The goal of the Individual Fellowships is to enhance the creative and innovative potential...

I+D

Cerrada

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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1 Participantes

UvA

175.57K€ | Lider

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Duración del proyecto: 45 meses Fecha Inicio: 2021-03-26
Fecha Fin: 2025-01-15

Líder del proyecto

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 176K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Computational learning theory is a branch of computer science that studies the mathematical and algorithmic underpinnings of machine learning. It provides the concepts and methods to classify the computational feasibility of different learning problems. This project lies at the intersection of computational learning theory and logic, and it builds on recently identified new connections between learning theory and universal algebra. Its high-level goals are (i) to improve our understanding of learnability for fragments of first-order logic, motivated by applications in data management and knowledge representation, and (ii) to further develop and exploit the recently identified connections with universal algebra (as well as combinatorial graph theory, finite model theory, and fixed point logics), to developing a rich technical framework for proving new results. More concretely, we will study aspects of computational learning theory for fragments of first order logic under constraints (that is, in the presence of a background theory), with applications in data management and knowledge representation.

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