Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Inferenza causale su larga scala: kernel instrumental variable regression efficiente |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Scalable causal inference for efficient KIV regression |
| G.S.D. | 01/INFO-01 - INFORMATICA |
| S.S.D | INFO-01/A - Informatica |
| Descrizione sintetica in italiano | Questo progetto affronta i problemi di scalabilità dei metodi kernel per instrumental variable regression (IV), sviluppando algoritmi di machine learning efficienti. IV è tradizionalmente risolta tramite two-stage least squares, che assume relazioni lineari e non modellizza interazioni complesse. Kernel IV (KIV) va oltre questa limitazione, ma è intensiva dal punto di vista computazionale e non adatta a grandi datasets. Proponiamo l’uso di random projections e sketching per ridurre la dimensionalità del problema ed approssimare le matrici kernel in modo efficiente. Questa integrazione al KIV sarà validata attraverso esperimenti estensivi, per dimostrarne la scalabilità e accuratezza. Il progetto mira a migliorare la praticità dell’inferenza causale per l’analisi dei dati su larga scala. |
| Descrizione sintetica in inglese | This project addresses scalability issues in kernel methods for nonparametric instrumental variable (IV) regression by developing efficient large-scale machine learning systems. Traditional IV regression, like two-stage least squares (2SLS), assumes linear relationships and misses complex interactions. Kernel IV Regression (KIV) overcomes this but is computationally intensive with large datasets. We propose using random projections and sketching techniques to reduce dimensionality and approximate kernel matrices efficiently. This integration into KIV will be validated through extensive experiments, demonstrating scalability and accuracy. This project aims to enhance the practicality of advanced causal inference for large-scale data analysis. |
| Data del bando | 02/08/2024 |
| 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) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 13566 |
| 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) | 6 |
| 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 | 04/09/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://concorsi.unige.it/home |