Opracowanie modeli i metod włączania wiedzy do maszyn wektorów wspierających

Pierwszym celem projektu jest stworzenie modeli uczenia maszynowego z niepewną wiedzą, rozszerzonych o matematyczne struktury i połączonych z modelami teoretycznymi w formie równań różniczkowych. Drugim celem jest stworzenie metod włączania dodatkowej wiedzy do maszyn wektorów wspierających (SVM) na podstawie zaproponowanych modeli.

Głównymi hipotezami w tym projekcie są: 1) włączenie wiedzy o matematycznych strukturach i równaniach różniczkowych do modeli uczenia maszynowego pozwoli nam na poprawę ograniczeń generalizacji 2) istnieją efektywne metody uczenia maszynowego z włączoną dodatkową wiedzą o matematycznych strukturach i równaniach różniczkowych do rozwiązywania rzeczywistych problemów.