Sélection d’un ensemble d’amorçage pour l’apprentissage actif appliqué à la prédiction structurée

L’apprentissage automatique est une tâche d’intelligence artificielle où un algorithme apprend une certaine tâche à partir d’exemples. Ce projet a pour objectif de réduire autant que possible la quantité de tels exemples qui doivent être vus par un algorithme pour atteindre des niveaux de performance acceptables. La raison étant que ces exemples sont souvent produits par des humains, et que le coût de cette production en termes de travail manuel est important. La réalisation de ce projet aura pour conséquence de faciliter l’adoption de techniques d’apprentissage automatique dans de nouveaux domaines, résultant dans des gains d’efficacité.

Faculty Supervisor:

Alejandro Quintero

Student:

Salha Yahia

Partner:

Irosoft

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and communications technologies

University:

Program:

Accelerate

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