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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

Learning and Testing Structured Probability Distributions

Objectif

"The research topic of the current proposal lies within the area of Algorithms and Complexity.
The goal of this proposal is to advance a research program of developing
computationally efficient algorithms for learning and testing
a wide range of natural and important classes of probability distributions.

We live in an era of “big data,” where the amount of data that can be brought to bear
on questions of biology, climate, economics, etc, is vast and expanding rapidly.
Much of this raw data frequently consists of example points without corresponding labels.
The challenge of how to make sense of this unlabeled data has immediate relevance
and has rapidly become a bottleneck in scientific understanding across many disciplines.

An important class of big data is most naturally modeled as samples
from a probability distribution over a very large domain.
This prompts the basic question:
Given samples from some unknown distribution, what can we infer?
While this question has been studied for several decades
by various different communities of researchers,
both the number of samples and running time required for such estimation tasks
are not yet well understood, even for some surprisingly simple types of discrete distributions.

In this project we will develop computationally efficient algorithms
for learning and testing various classes of discrete distributions over very large domains.
Specific problems we will address include:
(1) Developing efficient algorithms to learn and test probability distributions that satisfy various
natural types of ""shape restrictions"" on the underlying probability density function.
(2) Developing efficient algorithms for learning and testing complex distributions that result
from the aggregation of many independent simple sources of randomness.

We believe that highly efficient algorithms for these estimation tasks
may play an important role for the next generation of large-scale machine learning applications."

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.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

FP7-PEOPLE-2013-CIG
Voir d’autres projets de cet appel

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.

MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)

Coordinateur

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Contribution de l’UE
€ 100 000,00
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

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.

Aucune donnée
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