About: Learning from Theories     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
rdfs:seeAlso
Description
  • State-of-the-art Machine Learning aims at forming general models (or theories) of the world from abundant specific observations. We propose to establish a novel machine learning framework where one, besides specific observations, primarily learns from abundant existing theories. This new paradigm, entitled LFT (learning from theories), encompasses actual scenarios of learning through social interactions. We propose to study LFT both deductively and empirically (through simulations). For these sakes we mobilize technologies from state-of-the-art knowledge representation, logic-based machine learning, and multi-agent computation. The novel LFT framework will also establish a radically novel approach to data mining, ideally suited for the current shift of the data mining field from discovering knowledge from data towards discovering knowledge from multiple sources of knowledge and data. (en)
  • Současné algoritmy strojového učení se snaží budovat obecné modely (teorie) světa z početných specifických pozorování (dat). Navrhujeme vybudovat nové paradigma strojového učení, v němž se agenti učí nejen z pozorování, ale především z již existujících početných teorií. Toto nové paradigma, nazvané LFT (learning from theories) bude mj. modelem skutečných scénářů učení, které probíhají v rámci sociálních interakcí. Navrhujeme studovat LFT jak deduktivně, tak empiricky (pomocí simulací). Za tímto účelem využijeme současných technologií reprezentace znalostí, strojového učení založeného na logice a multi-agentního počítání. Inovativní rámec LFT zároveň poskytne techniky pro zcela nový přístup k data miningu, ideálně reflektující současný posun data miningu od objevování znalostí z dat směrem k objevování znalostí z mnoha zdrojů znalostí i dat.
Title
  • Learning from Theories (en)
  • Učení se z teorií
skos:notation
  • GAP103/10/1875
http://linked.open...avai/cep/aktivita
http://linked.open...kovaStatniPodpora
http://linked.open...ep/celkoveNaklady
http://linked.open...datumDodatniDoRIV
http://linked.open...i/cep/druhSouteze
http://linked.open...ep/duvernostUdaju
http://linked.open.../cep/fazeProjektu
http://linked.open...ai/cep/hlavniObor
http://linked.open...hodnoceniProjektu
http://linked.open...vai/cep/kategorie
http://linked.open.../cep/klicovaSlova
  • Machine; Learning; Logic (en)
http://linked.open...ep/partnetrHlavni
http://linked.open...inujicichPrijemcu
http://linked.open...cep/pocetPrijemcu
http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu
http://linked.open.../pocetVysledkuRIV
http://linked.open...enychVysledkuVRIV
http://linked.open...lneniVMinulemRoce
http://linked.open.../prideleniPodpory
http://linked.open...iciPoslednihoRoku
http://linked.open...atUdajeProjZameru
http://linked.open.../vavai/cep/soutez
http://linked.open...usZobrazovaneFaze
http://linked.open...ai/cep/typPojektu
http://linked.open...ep/ukonceniReseni
http://linked.open.../cep/vedlejsiObor
http://linked.open...ep/zahajeniReseni
http://linked.open...jektu+dodavatelem
  • 1. Projekt přinesl nové poznatky v oblasti učení se z teorií, zejména v oblastech AML a dolování dat. 2. Řešitelem uvedené charakteristiky výsledků jsou adekvátní. 3. Výsledky projektu lze využít pro výuku studentů v oblasti umělé inteligence. 4. Výstupy grantu lze považovat za mírně podprůměrné. 5. Nebyly zjištěny žádné nedostatky v dodržování grantových pravidel či čerpání finančních prostředků. (cs)
  • 1. The project brought new knowledge in the area of learning from theories, especially in AML and data mining. 2. The characteristics of results specified by the applicant are adequate. 3. The results could be used for education in AI. 4. The results of this project could be classified as below-average. 5. No drawbacks in compliance to grant rules or using the financial part were found out. (en)
http://linked.open...tniCyklusProjektu
http://linked.open.../cep/klicoveSlovo
  • Machine
  • Learning
is http://linked.open...vavai/riv/projekt of
is http://linked.open...vavai/cep/projekt of
Faceted Search & Find service v1.16.116 as of Feb 22 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3239 as of Feb 22 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 80 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software