Ekstrakcja niskowymiarowych faktorów ukrytych z dużych zbiorów nieujemnych danych


Opis projektu


Celem projektu jest znacząco przyczynić się do rozwoju skalowalnych metod ekstrakcji cech i redukcji wymiarowości danych o nieujemnych elementach. Takie dane występują w wielu dziedzinach nauki i są to, np. obrazy, sygnały spektralne, macierze prawdopodobieństwa, macierze częstości występowania słów w dokumentach tekstowych, macierze ekspresji genów, itp. W wyniku realizacji projektu powstaną efektywne i praktyczne narzędzia do rozwiązywania bardzo ważnych zadań uczenia maszynowego, takich jak statystyczna klasyfikacja, grupowanie, a także modelowanie cech dynamicznych.