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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-06-18

Intelligent Stochastic Computation Methods for Complex Statistical Model Learning

Objetivo

Very recently, it has been claimed that the Bayesian paradigm has revolutionized statistical thinking in numerous fields of research, as a considerable amount of novel Bayesian statistical models and estimation algorithms have gained popularity among scientists. Despite of the evident success of the Bayesian approach, there are also many research problems where the computational challenges have so far proven to be too exhaustive to promote wide-spread use of the state-of-the-art Bayesian methodology. In particular, due to significant advances in measurement technologies, e.g. in molecular biology, a constant need for analyzing and modeling very large and complex data sets has emerged on a wide scale during the past decade. Such needs are even anticipated to rapidly increase in near future with the current technological advances. The prevailing situation is therefore somewhat paradoxical, as the theoretical superiority of the Bayesian paradigm as an uncertainty handling framework is widely acknowledged, yet it can be unable to provide practically applicable solutions to complex scientific problems. To resolve this issue, the research project will have a focus on stochastic computational and modeling strategies to develop methods that overcome problems associated with the analysis of highly complex data sets. With these methods we aim to be able to solve a multitude of statistical learning problems for data sets which cannot yet be reliably handled in practice by any of the existing Bayesian tools. Our approaches will build upon recent advances in Bayesian predictive modeling and adaptive stochastic Monte Carlo computation, to create a novel family of parallel interacting learning algorithms. Several significant statistical modeling problems will be considered to demonstrate the potential of the developed methods. Our goal is also to provide implementations of some of the algorithms as freely available software packages to benefit concretely the scientific community.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

ERC-2009-StG
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institución de acogida

HELSINGIN YLIOPISTO
Aportación de la UE
€ 550 000,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Beneficiarios (1)

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