Uczenie statystyczne dla łańcuchów Markowa

2016/23/N/ST1/01355

Słowa kluczowe

Deskryptory

  • ST1_13: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów

Panel

ST1 – Nauki matematyczne: wszystkie dziedziny matematyki, teoretyczne oraz stosowane a także podstawy matematyczne informatyki, fizyka matematyczna i statystyka matematyczna

Jednostka realizująca

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej

woj. małopolskie

Inne projekty tej jednostki »

Kierownik projektu (z jednostki realizującej)

Gabriela Beata Ciołek

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs

PRELUDIUM 12 – ogłoszony 2016-09-15

Przyznana kwota
61 900 PLN
Rozpoczęcie projektu
2017-09-22
Zakończenie projektu
2019-09-21
Planowany czas trwania projektu
24 miesiące (z wniosku)
Status projektu
Projekt rozliczony

Opis projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Laptop MacBook Air. Za kwotę 5 500 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

Publikacje w czasopismach (2)

  1. New Bernstein and Hoeffding type inequalities for regenerative Markov chains.

    Autorzy:
    Gabriela Ciołek, Patrice Bertail
    Czasopismo:
    ALEA, Latin American Journal of Probability and Mathematical Statistics (rok: 2019, tom: 16, strony: 259-277), Wydawca: Instituto Nacional de Matematica Pura e Aplicada
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.30757/ALEA.v16-09 – link do publikacji
  2. Statistical Learning Based On Markovian Data Maximal Deviation Inequalities and Learning Rates

    Autorzy:
    Patrice Bertail, Gabriela Ciolek, Stephan Clémençon
    Status:
    Przyjęta do publikacji

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (1)

  1. Generalization bounds for minimum volume set estimation based on Markovian data.

    Autorzy:
    P. Bertail, G. Ciołek, S. Clémençon.
    Konferencja:
    International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics (rok: 2018, strony: 46029), Wydawca: International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics Book Proceedings
    Data:
    konferencja 3.01-5.01
    Status:
    Opublikowana

Publikacje książkowe (1)

  1. Robust estimation for Markov chains with application to PDMP.

    Autorzy:
    P. Bertail, G. Ciołek, C. Tillier
    Książka:
    Statistical Inference for Piecewise-Deterministic Markov Processes. (rok: 2018, tom: 1, strony: 107-146), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski