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.

Jaak Vilo

Tartu Ülikool

Professor

jaak.vilo@ut.ee

Töörühma liikmed​

Radwa Mohamed El Emam El Shawi

Tartu Ülikool

Dotsent

radwa.elshawi@ut.ee
Abdesselam Ferdi

Tartu Ülikooli Narva Kolledž

Teadur

abdesselam.ferdi@ut.ee
Ali Maharramov

Tartu Ülikool

Projektide koordinaator

ali.maharramov@ut.ee
Erick Martin Fiestas Sorogastua

Tartu Ülikool

Nooremteadur

erickmartin@ut.ee
Mehak Mushtaq Malik

Tartu Ülikool

Nooremteadur

mehak.mushtaq.malik@ut.ee
Mohamed Abdelrahman

Tartu Ülikool

Nooremteadur

mohamed.abdelrahman@ut.ee
Vikash Chander Maheshwari

Tartu Ülikool

Nooremteadur

maheshwari@ut.ee
Andres Sebastian Caceres Valdiviezo

Tartu Ülikool

Spetsialist

Kelem Negasi Amare

Tartu Ülikool

Jan Timko

Tartu Ülikool

Nooremteadur

jan.timko@ut.ee
Mohamed Abdelrahman

Tartu Ülikool

Nooremteadur

mohamed.abdelrahman@ut.ee