Login
 Forum
 
 
Thesis topic proposal
 
Richárd Farkas
Gépi tanulási módszerek különböző modalitású adatok együttes elemzésére

THESIS TOPIC PROPOSAL

Institute: University of Szeged
computer sciences
PhD School in Computer Science

Thesis supervisor: Richárd Farkas
Location of studies: SZTE
Abbreviation of location of studies: SZTE


Description of the research topic:

A gépi tanulás és adattudományok tudományterületei hatalmas fejlődésen
mennek keresztül. Az egyes modalitások (numerikus adatbázisok,
hálózatok, idősorok, szöveges tartalmak, képi tartalmak stb) elemzésére
elszeparált kutató közösségek jöttek létre, amelyek kifejezetten egy
modalitással foglalkoznak csak. A valós életbeli problémáknál azonban
általában egyszerre több modalitás van jelen és azok egymástól
elszigetelt elemzése nem hatékony. Gondoljunk pl. egy robotra ahol képi,
hang és különféle szenzorokból érkeznek az adatok vagy mondjuk egy
Facebookos elemzésre, ahol a felhasználó üzeneteinek szöveges elemzése
mellett annak kapcsolati hálózatát és egyéb adatait együttesen lenne
célszerű elemezni.
A kutatási téma célja olyan gépi tanulási algoritmusok kidolgozása és
vizsgálata amelyek a különböző modalitásokat együttesen, szinergiában
elemezve hatékonyabb megoldást adnak, mintha minden modalitást a
többitől függetlenül elemeznénk.

Required language skills: angol
Number of students who can be accepted: 1

Deadline for application: 2017-03-31

 
All rights reserved © 2007, Hungarian Doctoral Council. Doctoral Council registration number at commissioner for data protection: 02003/0001. Program version: 1.2318 ( 2016. XI. 26. )