Tekoälyratkaisujen onnistunut käyttö riippuu tehdyistä mallinnusoletuksista ja käytetyistä oppimisalgoritmeista. Erityisesti opettamiseen käytettävä tavoitefunktio tulee valita siten, että malli vastaa haluttuun tarpeeseen. Nykyaikaisissa generatiivisen tekoälyn sovelluksissa käytetään usein Hyvärisen esittelemään oppimisperiaatteeseen perustuvia tavoitefunktioita. Tässä projektissa johdetaan uusia tekoälymenetelmien tavoitefunktioita differentiaaligeometrian työkalujen avulla. Lisäksi tarkastelemme sitä kuinka sekä aiemmin esitellyille että tässä hankkeessa tutkituille tavoitefunktioille voidaan johtaa optimaalisia päättelyalgoritmeja estimaattifunktioiden teorian avulla. Tutkituilla menetelmillä on runsaasti sovelluksia tekoälyn ja tilastotieteen kentällä, ja siten itse oppimisen ytimeen kohdentuvat kontribuutiot tukevat edistystä sekä tieteellisessä tutkimuksessa että yhteiskunnallisesti tärkeiden haasteiden ratkaisemisessa.

2025

2029