Projecten
Transfer learning voor end-of-line testen en monitoren in voertuigvloten. KU Leuven
Het doctoraatsproject zal nieuwe methodologieën onderzoeken voor het beoordelen van de prestaties en het gebruik van voertuigen in een voertuigvloot gedurende de productlevenscyclus. Een specifieke toepassing van belang is end-of-line kwaliteitscontrole testen van voertuigen, gebaseerd op NVH (Noise, Vibration and Harshness, d.i. geluid, trillingen en schrilheid) metingen. Machine learning en deep learning-technieken hebben het potentieel om ...
Multi modaal transfer learning door zelf supervisie voor real-time mapping van de omgeving Universiteit Antwerpen
Transfer Learning voor Automatische Emotiedetectie in Nederlandstalige Teksten. Universiteit Gent
Hoewel automatische emotiedetectie in tekst nog in de kinderschoenen staat, worden machinale leertechnieken momenteel beschouwd als een state-of-the-art methodologie om emotionele toestanden in tekst te identificeren. Deze systemen zijn echter afhankelijk van grote hoeveelheden geannoteerde gegevens waarvan voorspellingsmodellen zijn afgeleid, dus de voortgang wordt voornamelijk gemaakt voor meerderetalen zoals het Engels. Aangezien de ...
Foutdetectie en degradatietrends met behulp van hybride intelligentietechnieken en transfer learning met meerdere databronnen Vrije Universiteit Brussel
Fysisch-geleid transfer leren voor lichtgewicht structuurdynamica testen KU Leuven
Algoritmes voor Machinaal Leren worden succesvol toegepast in de context van schadedetectie en kunnen op een geautomatiseerde manier state-of-the-art resultaten opleveren. Echter, toepassingen in de experimentele structuurdynamica gaan vaak gepaard met een schaarste aan meetgegevens (in het bijzonder gelabelde data), die de succesvolle ontwikkeling van modellen voor Machinaal Leren kan bemoeilijken. Dit project heeft tot doel een oplossing te ...
Transfer Learning-methodologieën voor monitoring en kwaliteitsinspectie KU Leuven
Het doel is om te werken onder Professor Gryllias aan het MUSIC project
Leren van het verleden en kijken naar de toekomst: Een model-gebaseerde benadering om transfer te bestuderen bij het nemen van beslissingen en in cognitieve controle Universiteit Gent
Cognitieve controle is een belangrijk vermogen dat ons in staat stelt meer zelfbeheersing uit te oefenen (bijv. Afzien van
drinken en rijden), en er is aangetoond dat het positief correleert met verschillende markers van succes in
moderne samenleving (bijv. betere examenscores, groter banenucces). Dientengevolge, veel psychologen
vraag me af of cognitieve controle kan worden getraind. Tot nu toe, ondanks verschillende ...
Deep Learning beeldverwerking voor gewasbeheer KU Leuven
Deep learning (DL) is een deelgebied van machine learning waarbij algoritmen worden gemodelleerd om de menselijke logica te imiteren. Tot de belangrijkste toepassingsgebieden van DL behoren computer vision en natuurlijke taalverwerking, die van invloed zijn op ons dagelijks leven wanneer we toegang krijgen tot onze telefoon via gezichtsherkenningsautorisatie, interactie hebben met de chatbot van een bedrijf of ondersteuning krijgen van een ...