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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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General theory for Big Bayes

Projektbeschreibung

Aktualisierung der Ansätze zur bedingten Wahrscheinlichkeit

Der im 18. Jahrhundert entwickelte Satz von Bayes beschreibt die bedingte Wahrscheinlichkeit, also die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses unter der Bedingung, das ein vorheriges Ereignis eingetreten ist. Auf vielen Gebieten der Grundlagenforschung und der angewandten Forschung werden zunehmend sogenannte bayessche Verfahren der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik eingesetzt. Mit bayesschen Ansätzen werden Ergebnissen bzw. Ereignissen auf der Grundlage früherer Beobachtungen Wahrscheinlichkeitsverteilungen anstelle diskreter Zahlen zugeordnet. Sie enthalten von Natur aus sowohl mit den Eingangs- als auch den Ausgangswerten verbundene Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Unsicherheiten. Da die verfügbaren Daten, mit denen die Modelle entwickelt werden können, exponentiell anwachsen, werden einfachere und skalierbarere Methoden benötigt. Das EU-finanzierte Projekt GTBB wird diese theoretischen und rechnerischen Herausforderungen meistern, damit zukünftig in den Neurowissenschaften, im Sicherheitssektor und auf vielen anderen Gebieten bessere Vorhersagen getroffen werden können.

Ziel

In the modern era of complex and large data sets, there is stringent need for flexible, sound and scalable inferential methods to analyse them. Bayesian approaches have been increasingly used in statistics and machine learning and in all sorts of applications such as biostatistics, astrophysics, social science etc. Major advantages of Bayesian approaches are: their ability to model complex models in a hierarchical way, their coherency and ability to deliver not only point estimators but also measures of uncertainty from the posterior distribution which is a probability distribution on the parameter space at the core of all Bayesian inference. The increasing complexity of the data sets raise huge challenges for Bayesian approaches: theoretical and computational. The aim of this project is to develop a general theory for the analysis of Bayesian methods in complex and high (or infinite) dimensional models which will cover not only fine understanding of the posterior distributions but also an analysis of the output of the algorithms used to implement the approaches.
The main objectives of the project are (briefly):
1. Asymptotic analysis of the posterior distribution of complex high dimensional models
2. Interactions between the asymptotic theory of high dimensional posterior distributions and computational complexity.

We will also enrich these theoretical developments by 3 strongly related domains of applications, namely neuroscience, terrorism and crimes and ecology.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-ADG - Advanced Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2018-ADG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITE PARIS DAUPHINE
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 588 750,44
Adresse
PLACE DU MARECHAL DE LATTRE DE TASS IGNY
75775 PARIS CEDEX 16
Frankreich

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 588 750,44

Begünstigte (2)

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