Metodi statistici per dati di grandi dimensioni, complessi e strutturati

Il progetto di ricerca si concentrerà sullo sviluppo di metodologia statistica innovativa per l'inferenza in problemi complessi, strutturati e di grandi dimensioni, quali quelli derivanti da dati ad alta o altissima dimensionalità, dati su grafi e reti, dati funzionali, dati multimodali, etc. Particolare attenzione sarà rivolta a metodi di apprendimento statistico sparsi e interpretabili; a tecniche scalabili per la selezione di variabili (feature selection), la riduzione dimensionale e i test “assumption-free”; alla valutazione computazionale di significatività e stabilità; nonché ad approcci per la ricostruzione di strutture latenti e per il clustering.