Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Tecniche di regolarizzazione implicita per il machine learning |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Implicit regularization techniques for machine learning |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L’obiettivo del machine learning è imparare la relazione che lega dei dati di input a dati di output sfruttando i dati di training e alcune informazioni a priori sul modello. Recentemente, vengono spesso utilizzate tecniche di regolarizzazione. Le tecniche di regolarizzazione implicita si basano sull’osservazione che l’algoritmo specifico utilizzato per ottimizzare i parametri coinvolti induce una regolarizzazione implicita (implicit bias). Tuttavia, stabilire sistematicamente quale implicit bias sia legato al modello e all’algoritmo utilizzato resta una domanda aperta. L’obiettivo di questo progetto è quello di fare un passo in questa direzione, studiando riparametrizzazioni e algoritmi utilizzati nello stato dell’arte e fornendo un metodo generale per analizzare il problema in modo unificato. |
| Descrizione sintetica in inglese | The goal of machine learning is to achieve a good prediction exploiting training data and some a-priori information about the model. Recently, implicit regularization techniques are becoming more and more popular. Implicit regularization techniques are based on the inductive bias intrinsically induced by the specific method used to optimize the parameters involved. However, there is still an open question of how to find systematically what is the inductive bias hidden behind the model for a particular optimization scheme. The goal of this project is to take a step in this direction, studying reparameterizations and algorithms used in the state of the art and providing a common structure to analyze the problem in a unified way. |
| Data del bando | 29/02/2024 |
| 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.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 33470 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Titolo di studio per partecipare alla selezione specificato nel bando per ogni programma di ricerca. Il bando per partecipare alla selezione è disponibile all'indirizzo: https://concorsi.unige.it/home Le domande e i CV spediti per e-mail non sono accettati |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
The qualification to apply every selection is specified in the notice for each research program. To apply for research grants: https://concorsi.unige.it/home Applications and CVs sent by e-mail are not accepted |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | valutazione dei titoli presentati e colloquio concernente gli argomenti previsti dal bando |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | evaluation of presented titles and interview on the subjects specified by the notice |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Genova |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Genova |
| Codice postale | 16126 |
| Indirizzo | Via Balbi, 5 |
| Sito web | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| assegnisti@unige.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | Fp7/Ideas-ERC |
|---|
| Data di scadenza del bando | 02/04/2024 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://concorsi.unige.it/home |