< Terug naar vorige pagina

Project

Gekoppelde data-driven models

In reële toepassingen van vandaag zoals sociale netwerken, image recognition, weersvoorspelling, e.d. data is heterogeen. Deze heterogeniteit kan gevonden worden in multi-task, multi-label, multi-view, e.d.. Dit onderzoek focust op het omgaan met deze heterogeniteit in de data door het combineren van verschillende submodellen. Meerdere vormen van koppeling zullen worden onderzocht en de focus ligt op kernel-gebaseerde modellen zoals SVM, LS-SVM and KSC. Toepassingen in elektriciteits gebruik, weersvoorspelling, e.d. worden ook onderzocht.

Datum:17 feb 2016 →  28 nov 2018
Trefwoorden:Multi-view, Multi-label, Multi-task
Disciplines:Modellering, Biologische systeemtechnologie, Signaalverwerking, Controlesystemen, robotica en automatisatie, Ontwerptheorieën en -methoden, Mechatronica en robotica, Computertheorie, Toegepaste wiskunde, Computerarchitectuur en -netwerken, Distributed computing, Informatiewetenschappen, Informatiesystemen, Programmeertalen, Scientific computing, Theoretische informatica, Visual computing, Andere informatie- en computerwetenschappen
Project type:PhD project