课题基金 / 基金详情

Algorithms and Private Data Analysis

Algorithms and Private Data Analysis
算法和私有数据分析
批准号:
1000233061-2019
负责人:
Nikolov, Aleksandar
金额:
$1.82万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Canada Research Chairs
财政年份:
2020
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2020-01-01 至 2021-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
研究计划的重点是数据分析的几何学。这项研究的目标是将高维凸几何和概率的技术应用于数据分析中的基本问题。一个应用领域是私有数据分析,其目标是开发用于优化和学习的最优差分私有算法的理论。另一个应用领域是高维近邻搜索,其目标是开发在自然受限计算模型中最优的算法。最后,将几何技术用于解决偏差理论中的算法问题。
英文摘要
The focus of the research program is the geometry of data analysis. The goal of the proposed research is to apply techniques from high-dimensional convex geometry and probability to fundamental problems in data analysis. One application domain is private data analysis, where the goal is develop a theory of optimal differentially private algorithms for optimization and learning. Another application domain is near neighbour search in high dimensions, where the goal is to develop algorithms optimal in natural restricted models of computation. Finally, geometric techniques will be used to resolve algorithmic problems in discrepancy theory.
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会议论文
Algorithms and Private Data Analysis
  • 批准号:
    CRC-2020-00004
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
  • 资助金额:
    $7.29万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Nikolov, Aleksandar
  • 依托单位:
Geometric Methods in Data Analysis
  • 批准号:
    RGPIN-2021-03206
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $4.66万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Nikolov, Aleksandar
  • 依托单位:
Geometric Methods in Data Analysis
  • 批准号:
    RGPAS-2021-00030
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Nikolov, Aleksandar
  • 依托单位:
Geometric Methods in Data Analysis
  • 批准号:
    RGPIN-2021-03206
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $4.66万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Nikolov, Aleksandar
  • 依托单位:
海外基金