Deutsch-französisches Graduiertenkolleg: Statistisches Lernen für komplexe stochastische Prozesse/ Apprentissage statistique pour des processus stochastiques complexes

Dieses deutsch-französische Doktorandenkolleg verbindet zwei französische Partnerinstitutionen aus der Region Okzitanien (Toulouse und Montpellier) und zwei deutsche Partnerinstitutionen aus der Region Berlin-Brandenburg (Potsdam und Berlin). Der Fokus liegt auf Fragestellungen an der Schnittstelle zwischen mathematischer Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens. Dabei werden komplexe stochastische Prozesse aus diversen Bereichen wie zum Beispiel der Ökologie-Modellierung, Physik und Optimierung behandelt. Die hier betrachteten Prozesse reichen von Verzweigungsprozessen, zu Allel-Frequenz-Modellen, über zufällige Energiemodelle, Exklusionsprozesse, Perkolation und Banditen. Es werden die Aspekte des Langzeitverhaltens, Abweichungen, und Mischzeiten von Markov’schen und nicht-Markov’schen Prozessen behandelt. Des Weiteren sollen diese komplexen Prozesse in Algorithmen für Aufgaben aus dem unüberwachten Lernen eingebaut werden. Zusätzlich werden Fragestellungen aus dem sequentiellen Lernen auf diesen stochastischen Prozessen betrachtet wie zum Beispiel multi-armed Banditen und bestärkendes Lernen.
In diesem Graduiertenkolleg sind Forscher aus den vier beteiligten Institutionen involviert, die sich mit ihren verschiedenen Schwerpunkten komplementieren. Ein zentrales Ziel ist, die wissenschaftliche Ausbildung der Doktoranden durch einen Austausch abzurunden. Die Antragstellenden spiegeln die thematische Breite des Projekts wider, sodass die Doktoranden immer einen Wahrscheinlichkeitstheoretiker und einen Statistiker in jedem Land als Ansprechpartner vorfinden. Dadurch bietet sich für die Doktoranden eine wertvolle Mobilität sowohl geographisch als auch thematisch. Durch die gemeinsame Betreuung über Landesgrenzen hinweg werden die beteiligten Kandidaten Ihren wissenschaftlichen Horizont erweitern können.