Pietro CORETTO | Progetti

The selection of an optimal clustering clustering solution is a longstanding problem. In this study, we focus on model-based clustering, where this problem amounts to choose the architecture of the model mixture distribution. Decisions to be made pertain to: cluster prototype distribution; number of mixture components; (optionally) restrictions on the clusters¿ geometry. Typical solutions to aid t

FINE ATTIVITA' - Il partizionamento dei punti osservati di un data set in sottoinsiemi omogenei (cluster) può essere ottenuto con diversi metodi di clustering. Ciascun metodo richiede la scelta di una serie di parametri di input (numero di clusters, parametri di regolarizzazione, etc). Parametri di input diversi possono produrre diverse partizioni. In questo progetto ci proponiamo di sviluppare funzioni di scoring

FINE ATTIVITA' - Il rapporto segnale rumore SNR (signal-to-noise ratio) di un processo stocastico è un parametro che esprime il rapporto tra la potenza espressa dal segnale e quella espressa dalla componente di rumore. L'SNR è un parametro di cruciale importanza in molte applicazioni: trasmissione dati, grafica, neuroscienze, etc. La definizione e la stima dell'SNR dipende dall'applicazione specifica.In questo p

Il progetto si propone di sviluppare metodi ML vincolati per la stima deiparametri di modelli di mistura di famiglie location-scale. Particolareattenzione sarà data allo sviluppo di algoritmi efficienti e soluzioni software scalabili.