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Description

Learning from Massive, Incompletely annotated, and Structured Data

É cada vez maior a necessidade de sistemas de aprendizagem automática (machine learning) e de data mining devido à crescente generalização de tarefas de análise de dados em qualquer área, incluindo negócios, ciência e tecnologia.  As tarefas de modelação preditiva apresentam frequentemente alguns aspetos mais complexos: dados estruturados como input ou output do processo preditivo; grandes conjuntos de dados que podem estar a ser transmitidos a um ritmo elevado; dados parcialmente anotados; dados colocados num contexto espácio-temporal ou de rede. Qualquer uma destas questões representa um grande desafio para as abordagens de aprendizagem automática e data mining.

Details

Details

  • Acronym

    MAESTRA
  • Start

    01st February 2014
  • Global Budget

    1.748.295,00 €
  • State

    Closed
  • Effective End

    31st July 2017
  • End

    31st July 2017
  • Responsible

    João Gama
  • Financing

    276.600,00 €
  • Funded by

Team
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001

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LIAAD

Centre

Artificial Intelligence and Decision Support