복잡한 룰렛 통계적 추론을 개선하는 새로운 방법
ECE 조교수 Mahdi Imani는“데이터 수집 및 전문 지식 통합을 통한 룰렛 추론”에 대해 385,000 달러의 NSF 보조금을 받았습니다. 이 프로젝트는 데이터 수집을 발전시키고 사용자 및 전문 지식을 모델링 프로세스에 통합하는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로합니다.
초록 출처 :NSF
최근의 기술 발전은 생물학적 및 환경 과정, 사이버 물리 시스템 및 사회 시스템을 포함한 과학 및 공학 분야의 광범위한 복잡한 시스템을 연구 할 수있는 기회를 제공했습니다. 이러한 룰렛 정확한 모델링은 시간적 행동을 특성화하고 이상을 진단 및 예측하며 미래의 행동을 예측하고 통제하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 프로젝트는 강화 학습, 베이지안 통계 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 활용하는 통계적 방법을 개발하여 동적 룰렛 추론을 발전시키는 것을 목표로합니다. 프로젝트의 기술적 목표는 두 가지 추력으로 나뉩니다.