Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Arricchimento semantico di big data mediante tecniche di apprendimento automatico, analisi dei dati, e interazione uomo-macchina |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Semantic enrichment of very large data by combinig machine learning, data anlytics and human-computer interaction techniques |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Systems design |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | nella data science è spesso necessario l’arricchimento semantico di dati sorgente, per rendere possibile l’apprendimento di modelli predittivi con un insieme più ricco di variabili. La ricerca verrà condotta all’interno di EW-Shopp, un progetto EU che presenta diversi scenari applicativi reali in cui sorgenti di Big Data (ad es., impressioni per 4 mil. di keyword in decine di paesi diversi) devono essere arricchite con dati semantici, sul meteo e su eventi esterni. Lo scopo della ricerca è combinare tecniche di apprendimento automatico, analisi di dati, e interazione uomo-macchina per automatizzare il processo di arricchimento. Le attività includono la progettazione, l’implementazione e la validazione di nuovi algorithmi e la progettazione e l’ingegnerizzazione della soluzione estendendo un’applicazione di gestione dei dati esistente. L’ambiente di ricerca offre l’opportunità di interagire con altri gruppi di ricerca di primo |
| Descrizione sintetica in inglese | www.unimib.it/ateneo/gare-e-concorsi/cod-19a008 semantic enrichment of data sources is required in data science applications to make it possible to build predictive models with a richer set of variables. The research is conducted within the EW-Shopp H2020 EU project, which provides several real world application scenarios where big data sources (e.g., impressions of 4 bil. keywords in dozens of different countries) need to be enriched with semantic, weather and event data. The research goal is to combine machine learning, data analytics and human-computer interaction to automate the enrichment process. The research activities include design, implementation and testing of novel techniques and algorithms as well as the design and engineering of the solution on top of a cutting-edge semantic data management application. The research environment offers a unique opportunity of interacting with top-tier European research groups in machine |
| Data del bando | 14/11/2018 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.unimib.it/ateneo/gare-e-concorsi/cod-19a008 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università Milano Bicocca |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Milano |
| Codice postale | 20100 |
| Indirizzo | PIAZZA ATENEO NUOVO 1 |
| Sito web | https://www.unimib.it |
| bandi.assegni_borse@unimib.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 05/12/2018 |
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| Come candidarsi | Other |