Description du projet
Des outils mathématiques innovants pour que les simplifications ne rendent pas les choses plus compliquées
Dans cette nouvelle ère des mégadonnées, les méthodes informatiques doivent composer avec des ensembles de données et des analyses de plus en plus complexes tout en maintenant un juste équilibre entre charge de calcul et précision. Les techniques d’inférence approximative permettent d’accélérer le processus d’apprentissage des applications d’apprentissage automatique. Cela dit, il est essentiel de pouvoir quantifier l’erreur associée à ces approximations pour en assurer une utilisation valide. Fort du soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet Stein-ML met au point des outils qui permettront aux scientifiques d’atteindre cet objectif pour les approximations dans les domaines de l’apprentissage automatique et des statistiques.
Objectif
The project aims to develop quality measures for approximations in machine learning and statistics, using tools of probability and functional analysis, such as Stein's method and functional inequalities. Approximate inference techniques have been used in the recent years as a way to speed up the learning process, which is particularly important in the era of big data. It is, however, necessary for researchers to be able to measure the error of the associated approximations. Indeed, wrong variance or mean estimates in applications related, for instance, to modelling infectious diseases, may have highly negative outcomes. In this project, I will concentrate on three specific aspects of this problem. I will firstly propose tools for measuring the quality of posterior approximations in Gaussian Process inference. In order to do this, I will use the theory of Stein discrepancies which has already been successfully applied, in the context of Bayesian inference, to finite-dimensional distributions. I will combine it with the recent developments in probability theory related to Stein's method for infinite-dimensional measures. Secondly, I will construct a tool for a simultaneous study of the rate of convergence and the output quality of MCMC schemes based on discretising diffusion processes. Both those objects may be analysed using the infinitesimal generator of the underlying diffusion. Indeed, for the former we may apply the associated log-Sobolev or Poincare inequalities and, for the latter, utilise the associated Stein operator. The resulting tool will help users choose (or construct) an algorithm which is simultaneously fast and robust. Thirdly, I will construct a Gaussian-Process goodness-of-fit test, allowing users to test whether the given data come from a marginal of a particular GP. In order to do this, I will use infinite-dimensional Stein’s method together with techniques used recently to construct kernel goodness-of-fit tests based on Stein discrepancies.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données mégadonnées
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées statistique et probabilité statistique bayésienne
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Luxembourg
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.