• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Rapid and Robust Bayesian Inference for Intricate Dependency Structures in Large-Scale Data

Research Project

Project/Area Number 24K23870
Research Category

Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section 1001:Information science, computer engineering, and related fields
Research InstitutionTokyo University of Science

Principal Investigator

桃崎 智隆  東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 助教 (80999079)

Project Period (FY) 2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
KeywordsBayesian inference / Bayesian computation / spatio-temporal data / large scale data
Outline of Research at the Start

多次元データにおける変数間の関係性を把握しデータ構造を理解することは「根拠に基づく政策立案」をはじめとする様々な意思決定に非常に重要である.しかしデータの大規模化に伴い従属構造が複雑化し単純なモデルによるデータの理解は難しい.また従来の統計手法は解析に膨大な時間を要し場合によってはメモリ爆発により解析不可能となる.これらは有益かつ効率的なデータ利活用の重大な障害となっている.本研究では,大規模データにおける(様々な要因で変化する)複雑な従属構造の高速かつ有効なベイズ推論法の開発を目指す.ベイズの枠組みを用いることで推定結果の不確実性を評価し意思決定に必要な情報の提供が可能となる.

URL: 

Published: 2024-08-01   Modified: 2024-09-13  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi