Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Algoritmo di decomposizione efficiente per l'addestramento di alberi decisionali randomizzati, Algoritmo di decomposizione per alberi decisionali randomizzati sparsi, 2023_ASSEGNI_DEIB_179 |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Efficient decomposition algorithm for training soft decision trees, Decomposition algorithm for sparse soft decision trees , 2023_ASSEGNI_DEIB_179 |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | MAT/09 - RICERCA OPERATIVA |
| Descrizione sintetica in italiano | Grazie alla loro interpretabilità e buona accuratezza, gli alberi decisionali sono utilizzati in una varietà di ambiti applicativi. Recentemente, è stato proposto uno schema di decomposizione per l'addestramento di alberi randomizzati completi e sono state presentate due prime versioni di tali algoritmi che risultano più efficienti, in termini di accuratezza e/o tempo di calcolo, degli approcci stato dell’arte per alberi poco profondi e set di dati di medie dimensioni. L'obiettivo del progetto è quello di sviluppare un algoritmo di decomposizione efficiente che sia in grado di addestrare alberi più profondi (di profondità maggiore di 4) su set di dati di dimensioni più elevate, promuovendo al contempo la sparsità del modello (cioè riducendo il numero di parametri del modello). |
| Descrizione sintetica in inglese | Due to their interpretability and good accuracy, decision trees are widely used for classification and regression tasks in a variety of application fields. Recently, it was proposed a general node-based decomposition scheme for training soft trees with a given topology and presented two first practical versions of such algorithms which outperform, in terms of accuracy and/or computational time, state-of-the-art discrete and nonlinear optimization approaches for shallow trees and medium-size datasets. The goal of the project is to develop an efficient decomposition algorithm which is able to train deeper soft trees (of depth larger than 4) on larger datasets, while promoting model sparsity (i.e., reducing the number of model parameters). |
| Data del bando | 12/12/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Canada United States EUROPE |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.polimi.it/docenti-e-staff/bandi-e-concorsi/bandi-per-assegni-di-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 19457.28 |
| Valuta | Euro |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Pertinenza dei titoli di studio con il programma di ricerca oggetto della selezione |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Coerenza del profilo complessivo del candidato rispetto ai contenuti del programma di ricerca oggetto della selezione |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Attinenza delle pubblicazioni, delle tesi e dei prodotti scientifici presentati con il programma di ricerca oggetto della selezione |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Colloquio inteso ad accertare l'attitudine del candidato alla ricerca oggetto della selezione |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Relevance of qualifications with the research programme object of selection |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Consistency of the candidate's overall profile with respect to the content of the research programme for selection |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Close relevance of publications submitted with the research programme object of selection |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Interview aimed at ascertaining the candidate's aptitude for the research object of the selection |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per partecipare alla selezione, si prega di leggere il bando disponibile sul sito web: https://www.polimi.it/docenti-e-staff/bandi-e-concorsi/bandi-per-assegni-di-ricerca |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | In order to participate in the selection, please read the call ("bando") available at the following website: https://www.polimi.it/en/faculty/working-at-the-politecnico/research-grants |
| Nome dell'Ente finanziatore | Politecnico di Milano |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Milan |
| Sito web | https://www.polimi.it/ |
| assegniricerca@polimi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 18/01/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://aunicalogin.polimi.it/aunicalogin/getservizio.xml?id_servizio=1079 |