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MTM2013-44902-P

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OPTIMIZACION REGULARIZADA: NUEVOS MODELOS Y METODOS EN EL ANALISIS DE BIG DATA

CON ESTE PROYECTO, EL EQUIPO INVESTIGADOR ABORDA UNA NUEVA LINEA DE INVESTIGACION: EL DESARROLLO DE NUEVOS MODELOS Y TECNICAS DE RESOLUCION DE PROBLEMAS DE TOMA DE DECISIONES GENERADOS A PARTIR DE LOS GRANDES VOLUMENES DE DATOS AL... ver más

01/01/2013

UC3M

63K€

Presupuesto del proyecto: 63K€

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 2013-01-01 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 63K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto CON ESTE PROYECTO, EL EQUIPO INVESTIGADOR ABORDA UNA NUEVA LINEA DE INVESTIGACION: EL DESARROLLO DE NUEVOS MODELOS Y TECNICAS DE RESOLUCION DE PROBLEMAS DE TOMA DE DECISIONES GENERADOS A PARTIR DE LOS GRANDES VOLUMENES DE DATOS ALMACENADOS HOY EN DIA, EN PLENA ERA DEL BIG DATA, EL USO DE ESTAS HERRAMIENTAS ANALITICAS PERMITIRA GENERAR MAS CONOCIMIENTO Y VALOR EN EL ANALISIS MASIVO DE DATOS, POR EJEMPLO EXTRAYENDO LA INFORMACION SIGNIFICATIVA E INTENTANDO AISLAR EL RUIDO PRESENTE EN LOS DATOS, EN CONCRETO, EN ESTE PROYECTO SE PLANTEAN HERRAMIENTAS ANALITICAS BASADAS EN OPTIMIZACION, Y FUNDAMENTALMENTE BASADAS EN LA ESTIMACION EFICIENTE DE MODELOS ESTADISTICOS DE ALTA DIMENSIONALIDAD, ESTO ES, SE PLANTEA LA INTEGRACION DE DOS LINEAS DE INVESTIGACION, METODOLOGICAMENTE INTERRELACIONADAS AUNQUE TRADICIONALMENTE DESARROLLADAS DE FORMA INDEPENDIENTE: MODELIZACION ESTADISTICA Y OPTIMIZACION, ESTA INTEGRACION SERA LLEVADA A CABO EN BASE A PROBLEMAS ANALITICOS DE INTERES EN EL ENTORNO BIG DATA: FINANZAS, ESTIMACION ESTADISTICA, ENERGIA, SALUD, MEJORA DE PREDICCIONES, ETC, LA PRINCIPAL CARACTERISTICA DE LOS MODELOS DE OPTIMIZACION EN EL ANALISIS DE BIG DATA, FRENTE A LOS MODELOS MAS TRADICIONALES, ES EL TAMAÑO DE LOS PROBLEMAS Y LA ALTA DIMENSION DE LOS DATOS QUE LOS DEFINEN, ESTOS PROBLEMAS CONTIENEN EN LA ACTUALIDAD MILLONES DE VARIABLES Y MILLONES DE RESTRICCIONES, Y EN MUCHOS CASOS SON PROBLEMAS QUE HAN DE SER RESUELTOS (CASI) EN TIEMPO REAL, ESTO SUPONE UN CAMBIO DE PARADIGMA Y UN RETO IMPORTANTE EN LA FORMA DE MODELAR Y RESOLVER LOS PROBLEMAS DE ESTIMACION Y OPTIMIZACION QUE APARECEN EN ESTE CONTEXTO,EN ESTE PROYECTO SE PROPONEN TRES GRANDES OBJETIVOS PARA PROGRESAR EN ESTE NUEVO RETO, EL PRIMER OBJETIVO CONSISTE EN UNA MEJORA DE ALGUNOS DE LOS MODELOS DE ESTIMACION/OPTIMIZACION EXISTENTES PARA REDUCIR EL SESGO DE LA ESTIMACION, DE ESTA FORMA, ADEMAS DE REDUCIR TANTO EL ERROR DEL MODELO COMO EL DE ESTIMACION, SE PODRIA SIMPLIFICAR LA INFERENCIA ESTADISTICA SOBRE LOS PARAMETROS ESTIMADOS, EL SEGUNDO OBJETIVO CONSISTE EN MEJORAR LA ROBUSTEZ DE ALGUNOS MODELOS EXISTENTES PARA MITIGAR EL EFECTO DAÑINO DE LAS OBSERVACIONES ATIPICAS PRESENTES EN LA BASE DE DATOS, DE ESTA FORMA, SE PODRIA REDUCIR DE NUEVO TANTO EL ERROR DEL MODELO COMO EL DE ESTIMACION, POR ULTIMO, EL TERCER OBJETIVO CONSISTE EN MEJORAR LA EFICIENCIA NUMERICA DE ALGUNOS ALGORITMOS DE OPTIMIZACION PARA ALIVIAR LA CONVERGENCIA LENTA Y ERRATICA DE LOS ACTUALES METODOS DE OPTIMIZACION EN BIG DATA,SE ESPERA QUE LA CULMINACION DE ESTOS OBJETIVOS CONTRIBUYA A AVANZAR EL ESTADO DEL ARTE DE FORMA SIGNIFICATIVA EN EL AREA DE OPTIMIZACION Y ESTIMACION EN PROBLEMAS DE ANALISIS MASIVO DE DATOS, EN CONCRETO, SE PREVE QUE LOS RESULTADOS DE ESTE PROYECTO SEAN PUBLICADOS EN REVISTAS DE RELEVANCIA INTERNACIONAL (AL MENOS 9 ARTICULOS CIENTIFICOS), ASI COMO LA CONSECUCION DE VARIAS TESIS DOCTORALES EN EL AMBITO DEL PROYECTO (AL MENOS 4 TESIS DOCTORALES), OPTIMIZACIÓN\ REGULARIZACIÓN\ ESTIMACIÓN EN ALTA DIMENSIÓN\ BIG DATA\ CONTAMINACIÓN\ ANÁLISIS MASIVO DE DATOS

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