Reference number : 172-2021-2022-Q2-972620, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Simon Fraser University, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Burnaby|Burnaby, recipient postal code : V5A 1S6, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation – Fonds d’idéation, program purpose english : The Ideation Fund is intended to encourage, test and validate transformative research ideas generated by teams of NRC scientific personnel and external collaborators with complementary capabilities, acting as a demonstration phase for a continually-evolving suite of research and development (R&D) deliverables at the NRC. The fund supports exploratory research through two mechanisms: the New Beginnings Initiative and the Small Teams Initiative., program purpose french : Le Fonds d’idéation vise à encourager, à mettre à l’essai et à valider les idées de recherche transformatrice des équipes scientifiques du CNRC et des collaborateurs externes dotés de capacités complémentaires. Il servira ainsi de plateforme de démonstration d’une série de produits livrables en matière de recherche-développement (R-D) en constante évolution au CNRC. Le Fonds appuie la recherche exploratoire au moyen de deux mécanismes : l’Initiative « Nouveaux débuts » et l’Initiative « Petites équipes »., agreement title english : Methods and Algorithms for Unsupervised Domain Adaptation, agreement title french : Méthodes et algorithmes autorisant une modification du domaine sans supervision, agreement number : 972620, agreement value : 24500.0, agreement start date : 2023-08-21, agreement end date : 2022-09-30, description english : Even in the era of big data, many domains may still suffer from lack of high quality labeled data for machine learning.  Thus, zero-shot transfer learning is particularly important, which explores methodologies to transfer models learned from a supervision-rich domain to a domain with no properly labeled training data.  In this project, we will focus on zero-shot transfer learning for sophisticated models and from a supervision-rich domain to a domain whose relationship is even unknown.  We will tackle several data science challenges and develop principled methods.  Particularly, we will investigate cross-domain data augmentation methods, which help to generate training or testing data for an unknown domain, or transfer data from a supervision-rich domain to an unknown domain.  The techniques developed in this project may be used in many important problems, such as multi-lingual natural language processing (NLP) tasks and multi-modal learning., description french : Même à l’heure des mégadonnées, l’apprentissage automatique dans de nombreux domaines peut être gêné par le manque de données annotées de bonne qualité. L’apprentissage par transfert sans données annotées (« zero-shot » en anglais) est donc particulièrement important. Il consiste à explorer des méthodologies pour transférer les modèles appris dans le cadre d’un domaine supervisé riche en données à un domaine pour lequel on ne dispose pas de données correctement annotées. Dans le cadre de ce projet, nous nous concentrerons sur l’apprentissage par transfert sans données annotées d’une part pour des modèles sophistiqués et d’autre part pour le transfert d’un domaine supervisé riche à un domaine dont on ne connaît même pas la relation entre les éléments. Nous nous attaquerons à plusieurs défis qui relèvent de la science des données et nous mettrons au point des méthodes raisonnées. Nous étudierons en particulier les méthodes d’augmentation entre les domaines des données qui permettent de générer des données d’entraînement ou de test pour un domaine inconnu, ou de transférer des données d’un domaine supervisé riche en données à un domaine inconnu. Les techniques mises au point dans le cadre de ce projet pourraient être utilisées pour la résolution de nombreux problèmes importants liés notamment au traitement automatique du langage naturel (TALN) et à l’apprentissage multimodal., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators., expected results french : À court terme, les résultats prévus sont des collaborations renforcées dans l’ensemble de l’industrie, du milieu universitaire et du gouvernement afin d’appuyer l’excellence en recherche. À moyen terme, les résultats prévus sont le développement de technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada