Doktorand inom generativ modellering för dataeffektiv maskininlärning - Linköpings universitet

Vi söker nu en doktorand inom maskininlärning med inriktning mot generativ modellering och data-centrerade strategier för dataeffektiv maskininlärning med hänsyn till rättvise- och integritetsaspekter. Tjänsten är en del i Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), och du kommer att tillhöra WASPs forskarskola och kunna dra nytta av programmets gedigna nätverk av doktorander och seniora forskare.

• Utveckla metoder för att minska datamängden utan att signifikant påverka prestandan hos en modell som tränas på den datan, för att främja effektiv optimering och minska beräkningskraven, samtidigt som det tas hänsyn till rättvise- och integritetsaspekter.
• Utforska generativ modellering för att skapa syntetiska representativa datapunkter med ett högt träningsvärde, samtidigt som du beaktar datasetbias och säkerställer att känslig information inte läcker från den verkliga datasetet.
• Arbeta med olika typer av dataset (från lågdimensionella punktmängder till högdimensionella bilddata) och rikta in dig på olika typer av applikationer (t.ex. medicinsk bild). Arbetet kommer att vara både teoretiskt och praktiskt.

• Maskininlärning
• Generativ modellering
• Data-centrerade strategier
• Rättvise- och integritetsaspekter