HUMAS project

Project Title: Human knowledge in Machine Learning models for big and streaming data (HUMAS – HUMUS)
(Tri thức con người trong các mô hình học máy cho dữ liệu lớn hoặc luồng vô hạn)

Funding agency: Vingroup Innovation Foundation (VINIF)

Performance period: 3 years (2019-2022)

Objective: The primary aim is to develop a class of algorithms that enable an agent not only to continuously learn from data, but effectively exploit external/human knowledge of different forms. The algorithms should be able to cope with big data sets or data streams where the data may come sequentially and infinitely. Those algorithms will be exploited to develop effective solutions to recommendation system, biomedicine, bioinformatics, …

Mục tiêu cốt lõi trong dự án này là phát triển các thuật toán mà giúp một máy tính không những có khả năng học liên tục từ dữ liệu, mà còn vận dụng tốt tri thức của con người. Các thuật toán đó có khả năng làm việc với các tập dữ liệu cỡ lớn hoặc luồng dữ liệu vô hạn. Các thuật toán đó sẽ được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Key members:

  • Than Quang Khoat: Director/Principle Investigator, Hanoi University of Science and Technology
  • Nguyen Canh Hao: Key Investigator, Kyoto University (Japan)
  • Nguyen Huu Thien: Key Investigator, University of Oregon (USA)
  • Le Duc Hau: Key Investigator, Thuyloi University
  • Ngo Van Linh: Key Investigator, Hanoi University of Science and Technology
  • Nguyen Thi Oanh: Investigator, Hanoi University of Science and Technology
  • Nguyen Van Nui: Investigator, Thai Nguyen University
  • Tran Dang Hung: Investigator, Hanoi University of Education

Notable achievements:

  • 03 bài báo đăng trong các tạp chí hàng đầu ngành Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Khai phá dữ liệu: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Machine Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.
  • 05 bài báo được công bố trong những Hội nghị quốc tế hàng đầu (hạng A*), gồm NeurIPS, AAAI, ACL.
  • 09 bài báo được công bố trong các tạp chí thuộc Danh mục các tạp chí ISI uy tín của NAFOSTED năm 2021. Các tạp chí gồm: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Machine Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Neurocomputing, Methods, BMC Bioinformatics.
  • 27 bài báo tạp chí Q1 (theo Scimago) hoặc hội nghị hạng A/A* (theo danh mục CORE).

A summary can be found in: Summary