Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Apprendimento continuo per la visione robotica e il riconoscimento di codice malevolo |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Continual learning for robot vision and malware detection |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Gli algoritmi di apprendimento automatico moderni funzionano bene in molte applicazioni; ma, in scenari pratici, possono diventare obsoleti a causa del cambiamento delle caratteristiche dei dati. Tuttavia, riaddestrare i modelli potrebbe essere problematico o produrre errori nel riconoscimento dei vecchi dati. Per questo motivo, sono necessarie nuove tecniche per effettuare un continuo riaddestramento di questi modelli. Ci si aspetta che il candidato (1) sviluppi metodologie per testare sistematicamente i sistemi di apprendimento automatico e garantire alte prestazioni sui dati passati migliorando al contempo il riconoscimento dei nuovi dati; (2) convalidare i metodi proposti in applicazioni incluse la visione robotica, dove il sistema potrebbe incontrare nuovi oggetti e la sicurezza informatica ad esempio per il rilevamento di vulnerabilità in codice sorgente, che tendono ad assumere caratteristiche differenti con l’andare del tempo. |
| Descrizione sintetica in inglese | Modern machine learning algorithms perform well in many tasks; however, in practical scenarios, they may become outdated due to new patterns appearing only at test time or temporal drift of the features. Nevertheless, retraining the models anew might be unfeasible or produce errors on recognizing past data. For this reason, novel techniques are required to achieve continuous training and testing of these models. The candidate is expected to: (1) develop methodologies to systematically test and ensure high performance on past data and improved recognition of the new data; (2) apply and validate the proposed methods to real use cases that require frequent model updates, including robot vision, where new objects might be added at test time, and cybersecurity scenarios, such as the detection of vulnerabilities on code, where data is affected by temporal drift. |
| Data del bando | 24/07/2024 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://dirpersonale.unica.it/concorsi/index.php?page=assegni |
| 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 | Università degli studi di Cagliari |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Cagliari |
| Sito web | https://www.unica.it/it |
| battista.biggio@unica.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 03/09/2024 |
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| Come candidarsi | Other |