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PID2019-109196GB-I00

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APRENDIZAJE ESTADISTICO CON BIG DATA PARA PROBLEMAS COMPLEJOS EN ECONOMIA Y EMPR...

APRENDIZAJE ESTADISTICO CON BIG DATA PARA PROBLEMAS COMPLEJOS EN ECONOMIA Y EMPRESA EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR TECNICAS AVANZADAS DE APRENDIZAJE ESTADISTICO PARA COMPRENDER LA ESTRUCTURA Y MEJORAR LAS PREDICCIONES DE BASES DE "BIG DATA" DEPENDIENTES, COMO DATOS FUNCIONALES, SERIES TEMPO... ver más

01/01/2019

UC3M

57K€

Presupuesto del proyecto: 57K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Presupuesto del proyecto 57K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR TECNICAS AVANZADAS DE APRENDIZAJE ESTADISTICO PARA COMPRENDER LA ESTRUCTURA Y MEJORAR LAS PREDICCIONES DE BASES DE "BIG DATA" DEPENDIENTES, COMO DATOS FUNCIONALES, SERIES TEMPORALES Y DATOS ESPACIALES, EN PARTICULAR, NOS CONCENTRAREMOS EN LA DESAGREGACION DE LAS PREDICCIONES FORMANDO CLUSTERS EN LOS DATOS Y ESTUDIAREMOS METODOS DE OPTIMIZACION QUE PUEDAN SER UTILES PARA ENCONTRAR UNA DIVISION OPTIMA DE LOS DATOS, ESTOS METODOS SE APLICARAN A LOS MERCADOS ELECTRICO Y ACTUARIAL UTILIZANDO GRANDES BASES DE DATOS HETEROGENEOS ("GRANDES DATOS"), EN PARTICULAR, LOS PRINCIPALES OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO SON:1, DISEÑAR HERRAMIENTAS DE VISUALIZACION PARA EL ANALISIS ROBUSTO DE DATOS FUNCIONALES MULTIVARIANTES, ESTAS HERRAMIENTAS SE BASARAN EN DIFERENTES MEDIDAS DE PROFUNDIDAD DESARROLLADAS PARA DATOS FUNCIONALES DE ALTA DIMENSION,2, CREAR NUEVOS PROCEDIMIENTOS PARA ENCONTRAR CLUSTERS EN GRANDES DATOS DEPENDIENTES, YA SEA EN EL TIEMPO O EN EL ESPACIO, O CON DATOS FUNCIONALES, PARA RESOLVER LOS PROBLEMAS DE ALTA DIMENSION, LA INVESTIGACION SE CONCENTRARA EN LOS METODOS DE PROYECCION, 3, INVESTIGAR EL USO DE COMPONENTES PRINCIPALES GENERALIZADOS PARA LA ESTIMACION DE MODELOS DE FACTORES DINAMICOS GENERALES,4, PROPONER NUEVAS TECNICAS BASADAS EN PROFUNDIDADES ESTADISTICAS PARA PREDICCION EN SERIES TEMPORALES FUNCIONALES Y NUEVAS MEDIDAS DE PROFUNDIDAD PARA DATOS FUNCIONALES OBSERVADOS PARCIALMENTE, 5, COMPARAR MODELOS FACTORIALES Y REDES NEURONALES COMO MODELOS DE PREDICCION EFICIENTES PARA CONSUMIDORES DESAGREGADOS EN LOS MERCADOS DE ELECTRICIDAD Y OTROS DATOS DE MARKETING, 6, EXPLORAR LA UTILIDAD DE LAS HERRAMIENTAS DE MACHINE LEARNING EN PROBLEMAS ACTUARIALES Y EN LA PREDICCION DE TASAS DE MORTALIDAD Y COMPARAR EL RENDIMIENTO DE LAS REDES NEURONALES CON LOS MODELOS DE FACTORES DINAMICOS NO LINEALES,7, DESARROLLAR NUEVAS TEORIAS Y ALGORITMOS PARA MODELOS DE ASIGNACION DINAMICA DE RECURSOS BASADOS EN DATOS, Y DEMOSTRAR SU VALOR EN APLICACIONES ACTUALES RELEVANTES, 8, ANALIZAR DATOS TEXTUALES E INTEGRAR DIFERENTES FUENTES DE INFORMACION, BIG DATA\DATOS FUNCIONALES\SERIES TEMPORALES\DATOS ATIPICOS\CLASIFICACION\PREDICCION\FINANZAS\MARKETING

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