Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio e sperimentazione di algoritmi innovativi di apprendimento automatico per la valutazione e ottimizzazione di classificatori. |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Studying and Experimenting Novel Machine Learning Algorithms for Assessing and Optimizing Classifiers. |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Industrial engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Nell'ambito dell'apprendimento automatico è di fondamentale importanza l'identificazione di misure che permettano di stimare accuratamente l'efficacia delle tecniche utilizzate per la risoluzione dei problemi affrontati ed hanno l'obiettivo di descrivere sinteticamente la bontà della tecnica analizzata. La categorizzazione è un processo di etichettatura dei dati effettuata con categorie semanticamente rilevanti estratte da un insieme predefinito. Quando le categorie sono organizzate in una tassonomia, si parlerà più propriamente di categorizzazione gerarchica. In questo contesto teorico-sperimentale l'assegnista dovrà studiare metriche innovative per la valutazione di classificatori, al fine di utilizzarle migliorando i classificatori stessi con tecniche di ottimizzazione e definendo nuovi classificatori basati direttamente sulle metriche studiate. Particolare enfasi sarà data alle possibili applicazioni nel campo della generazione automatica e valutazione di tassonomie. |
| Descrizione sintetica in inglese | In the field of machine learning is essential to identify measures able to accurately estimate the effectiveness of the adopted techniques for solving problems. Such measures have the goal of concisely describing the efficiency and effectiveness of the analyzed technique. Categorization is a process aimed at labeling data, performed according to semantically relevant categories belonging to a predefined set. In the event that categories are organized in a taxonomy, the most appropriate naming is hierarchical categorization. In this framework, the postdoc researcher will be entrusted with studying novel metrics for classifier assessments, with the goal of using such metrics for improving classifiers by adopting optimization techniques, and for defining new classifiers. In particular, the research activity will be focused on applications in the field of automatic taxonomy generation and assessment. |
| Data del bando | 26/06/2015 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://dirpersonale.unica.it/concorsi/index.php?page=assegni&bando=565 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimnento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Cagliari |
| Sito web | http://dipartimenti.unica.it/ingegneriaelettricaedelettronica/ |
| armano@diee.unica.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 16/07/2015 |
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| Come candidarsi | Other |