Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Bilanciamento degli aspetti di efficacia ed efficienza di modelli machine learning per il recupero di informazioni e la classificazione di dati |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Efficiency-effectiveness trade-off in machine learning techniques for to IR and classification |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Studio e sviluppo di algoritmi finalizzati al bilanciamento di efficacia ed efficienza di modelli machine learned allo stato dell'arte da utilizzarsi in ambito Web e Agri/Food. Il lavoro verte sulla definizione di nuove tecniche di machine learning efficaci ed efficienti per la classificazione, l’ordinamento e la regressione di dati da motori di ricerca e di e-commerce (query, documenti e risultati di ricerca) e per la classificazione/regressione di dati Agri/Food (testo, immagini e serie temporali). |
| Descrizione sintetica in inglese | Study and development of algorithms aimed at balancing the effectiveness and efficiency of state-of-the-art machine learned models to be used in the Web and Agri/Food sectors. The work focuses on the definition of new effective and efficient machine learning techniques for the classification, ranking and regression of data from search engines and e-commerce sites (queries, documents and search results) and for the classification regression of Agri/Food data (text, images and time series). |
| Data del bando | 08/10/2019 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| 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.isti.cnr.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | CNR - ISTI |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Pisa |
| Sito web | http://www.urp.cnr.it |
| sag@isti.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 28/10/2019 |
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| Come candidarsi | Other |