Suurandmed ja masinõppe rakendused

LÜHITUTVUSTUS

Andmeanalüüsi vajadus on tänapäeval nii avalikus kui erasektoris märksa suurem, kui neis töötavad andmeteaduse spetsialistid rahuldada jõuaks. Olukorrale pakuks leevendust automaatse masinõppe ja seletatava tehisaru rakendusplatvormid, mis säilitaks andmete privaatsuse, oleks kohanemisvõimelised, isehäälestuvad ning läbipaistvate ja mõistetavate otsustusprotsessidega.

Uurimisprojekti eesmärk on töötada välja avatud lähtekoodiga lahenduse demoversioon, mis võimaldab andmeteaduse meetodite laiemat kasutamist eri valdkondades.

Seejuures lähtutakse neljast põhimõttest:

– automatiseerimine, minimeerimaks tööjõukulu masinõppe töövoogude loomisel;

– privaatsuse säilitamine, tagamaks andmesubjektide privaatsuse, võimaldades samas isikustamata andmete jagamist;

– kohanemisvõime ja isehäälestus, tagamaks paindlikkust kiire andmevoo käitlemisel;

– seletatavus, pakkudes kasutajate usalduse suurendamiseks töökindlaid isikupärastatud selgitustehnikaid.

Radwa El Shawi

Tartu Ülikool

Andmeteaduse kaasprofessor

radwa.elshawi@ut.ee

Töörühma liikmed​

Stefania Tomasiello

Tartu Ülikool

Külalisprofessor

stefania.tomasiello@ut.ee
Mohamed Abdelrahman

Tartu Ülikool

Nooremteadur

mohamed.abdelrahman@ut.ee
Mehak Mushtaq Malik

Tartu Ülikool

Nooremteadur

mehak.mushtaq.malik@ut.ee
Erick Martin Fiestas Sorogastua

Tartu Ülikool

Nooremteadur

erickmartin@ut.ee
Ahmed Wael Fouad Soliman

Tartu Ülikool

Andmeteaduse spetsialist

a.wael42@gmail.com
Ali Maharramov

Tartu Ülikool

Projektide koordinaator

ali.maharramov@ut.ee
Ali Mohamed Mohamed Abouelmaaty Ghazal

Tartu Ülikool

Nooremlektor

ali.mohamed.mohamed.abouelmaaty.ghazal@ut.ee