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Verbesserte Analyse von Datenströmen: die Verbidung von Signaturmethoden und maschinellem Lernen

Fachliche Zuordnung Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Mathematik
Förderung Förderung von 2020 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442590525
 
Die Analyse mehrdimensionaler Zeitreihen ist ein grundlegendes Problem in den meisten Bereichen der Wissenschaft und Industrie.Oft reichen lineare Modelle nicht aus, um die in Daten vorhandene Struktur zu erfassen. Wir schlagen vor, Techniken für dieses Problem zu entwickeln und zu verbessern, die auf einem mathematischen Objekt basieren das als iterated-integrals signature (IIS) bekannt ist.Ausgestattet mit mathematischen Garantien ist die IIS ein Mittel, um (fast) alle multilinearen Merkmale einer Zeitreihe zu extrahieren.Theoretisch ist sie daher gut geeignet, nichtlineare Effekte in Daten zu entdecken.Dieser Verdacht wurde bereits durch eine Reihe von Arbeiten untermauert, die die IIS erfolgreich im Bereich der Datenanalyse und Statistik anwenden.Unser interdisziplinäres Forscherteam aus den Bereichen des maschinellem Lernen, der Algebra,der stochastische Analys, der Datenassimilation und der Ozeanographie möchte- interpretierbare Merkmale mehrdimensionaler Zeitreihen in einem rigorosen algebraischen Rahmen auf der Grundlage der IIS entwickeln, zur Analyse von Abhängigkeit, Synchronisation und Struktur- verstehen, wie diese Merkmale auf robuste Weise extrahiert werden können- statistischer Garantien für diese Funktionen in der Einstellung von Standard-Zeitreihenmodellen und Benchmark für synthetische Daten- statistischer Garantien für diese Merkmale zu entwickeln, in Rahmen von standard Zeitreihenmodellen und auf synthetische Daten zu benchmarken- diese neuen - sowie die vorhandenen - statistischen Methoden verwenden, um Untersuchungen von Ozean- und Klimadaten durchzuführen
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug Frankreich, Japan
Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner Professorin Dr. Marianne Clausel; Dr. Nozomi Sugiura
 
 

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