Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS
Contenuto archiviato il 2024-06-18

Approximate Inference in Probabilistic Models

Obiettivo

We propose to develop and analyze approximate inference methods for probabilistic models. Probabilistic models are widely used in Machine Learning to solve complex real-world problems and they also form an important research area in Statistics. One of the biggest challenges in probabilistic modelling is to be able to infer marginal probabilities of some random variables in the model, a task which is often formally computationally intractable due to the complexity of the situation modeled. We propose to contribute to the advancement in developing and understanding the properties of approximate inference techniques through three important research objectives. The first objective is to develop and analyze approximate inference techniques for Bayesian Linear Gaussian State-Space based Models (LGSSMs). LGSSMs are used in many application domains and we recently developed a Bayesian approach to a class of models based on LGSSMs using a deterministic approximation technique. We would like to investigate more in dept the properties of the proposed technique and develop other approximation techniques which have different characteristics. The second objective is to perform a theoretical evaluation and a more exhaustive experimental comparison of the the state-of-the-art algorithm for approximate inference in LGSSMs with switching dynamics, and investigate the extension of this approximation technique to other related models. The third objective is to develop inference methods in sequential decision theory, by exploiting the new point-of-view which sees planning problems as inference problems in probabilistic models. We would like to concentrate on Markovian models not yet analyzed, and to apply the resulting methods to solve imitation problems in robotics and to design optimal sequential experiments in bioinformatics and chemoinformatics. This project has the potential to contribute towards technological advances in a large spectrum of applications.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-IEF-2008
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinatore

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
Contributo UE
€ 163 135,67
Indirizzo
TRINITY LANE THE OLD SCHOOLS
CB2 1TN Cambridge
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
Il mio fascicolo 0 0