Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Témakiírás
 
Farkas Richárd
Machine Learning methods for joint analysis of various modalities

TÉMAKIÍRÁS

Intézmény: Szegedi Tudományegyetem
informatikai tudományok
Informatika Doktori Iskola

témavezető: Farkas Richárd
helyszín (magyar oldal): SZTE
helyszín rövidítés: SZTE


A kutatási téma leírása:

Data science and machine learning has been emerging recently. Separated
solutions and research communities has been developed for the analysis
of various modalities, e.g. numerical databases, networks, time series,
textual content, image/video. On the other hand, there are usually
multiple modalities available in real world tasks. For instance, a robot
have to make decisions based on image, voice and various sensor data and
the analysis of Twitter can utilize the textual content of tweets, the
network of the user, the location of the user.

The chief objective of the doctoral topic is to develop and investigate
novel machine learning algorithms which is able to jointly learn from
various modalities by exploiting synergies and it can outperform the
standard approach of analyzing modalities independently from each other.

további elvárások (magyar oldal): 
Research topic for foreign applicants.

felvehető hallgatók száma: 1

Jelentkezési határidő: 2017-03-31


2017. I. 31.
ODT ülés
Az ODT következő ülésére 2017. március 10-én 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 1.2334 ( 2017. I. 15. )