Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodi di apprendimento automatico per la rappresentazione e predizione di serie temporali nel mercato dell’energia. |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine learning approaches to signal representation and prediction for time series in energy trading. |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Estrarre informazioni utilizzabili da grosse quantità di dati ad alte dimensioni è un problema chiave nella scienza e nella finanza. L'obiettivo di questo progetto è sviluppare algoritmi di apprendimento automatico per la rappresentazione e la predizione nell’ambito delle serie temporali legate al trading dell’energia. Considereremo un approccio multidisciplinare basato su strumenti di informatica, elaborazione del segnale e ottimizzazione. Svilupperemo tecniche di apprendimento ottimali con requisiti computazionali adattati alle informazioni contenute nei dati. L'obiettivo è quello di ottenere risultati che portino a una migliore comprensione delle tecniche disponibili, ma anche sviluppare nuovi algoritmi che abbiano maggiore accuratezza statistica nella predizione di andamenti del mercato energetico dell’energia. |
| Descrizione sintetica in inglese | Extracting actionable information from massive amount of complex high dimensional data is a key problem in science and finance . The goal of this project is to develop sound machine learning algorithms that can provably tackle the challange of representing and predicting time series for energy trading. Specifically we will consider a multidisciplinary approach based on tools from computer science, signal processing and optimization to develop efficient and optimal learning techniques with computational requirements tailored to the information in the data. The goal is to derive results leading to better understanding of available techniques, but also to develop novel algorithmic solutions with improved statistical accuracy in predicting energy-market temporal evolution. |
| Data del bando | 26/05/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 23787 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Titolo di studio per partecipare alla selezione specificato nel bando per ogni programma di ricerca. Il bando per partecipare alla selezione è disponibile all' indirizzo: https://concorsi.unige.it/home Le domande e i CV spediti per e-mail non sono accettati |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
The qualification to apply every selection is specified in the notice for each research program. To apply for research grants: https://concorsi.unige.it/ home Applications and CVs sent by e-mail are not accepted |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | valutazione dei titoli presentati e colloquio concernente gli argomenti previsti dal bando |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | evaluation of presented titles and interview on the subjects specified by the notice |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Genova |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Genova |
| Codice postale | 16126 |
| Indirizzo | Via Balbi, 5 |
| Sito web | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| assegnisti@unige.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 25/06/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://concorsi.unige.it/home |