WiseBayes

Bayesiläisiä tilastollisia ja koneoppimismenetelmiä käytetään menestyksekkäästi epävarman datan analyysissä monilla vaativilla aloilla kuten neurotieteessä, lääketieteessä ja tekoälyssä. Käytännön rajoitteet kuten mallin käsittelyn raskaus tai käyttäjien tietosuojan turvaaminen tuottavat haasteita näille menetelmille. WiseBayes-konsortio hyödyntää Helsingin yliopiston ainutlaatuista osaamiskombinaatiota uuden sukupolven Bayes-päättelyn menetelmien kehittämiseen. Nämä menetelmät pystyvät samanaikaisesti huomioimaan resurssikustannukset (esim. aika, energia, laskenta), tietosuojan sekä tarkan epävarmuuden kvantifioinnin. Tämän resurssiviisaan ja luotettavan lähestymistavan ansiosta WiseBayes-projekti edistää kestävää koneoppimista ja avointa tiedettä tuottamalla data-analyysiin ja datan jakamiseen uusia algoritmeja, jotka soveltuvat aiempaa useampiin sovelluksiin samalla kun ne kunnioittavat yksilöiden tietosuojaa.

2023

2027