Prof. Paul Parker entwickelt mithilfe eines NSF-Stipendiums statistische und maschinelle Lernmethoden, um komplexe Umfragedaten besser analysieren zu können. Quantencomputing könnte die Präzision von Bevölkerungsschätzungen verbessern und in verschiedenen Bereichen Anwendung finden.
Es ist eine aufregende Zeit für Quantencomputing-Enthusiasten! Assistent Professor Paul Parker macht sich daran, die Analyse komplexer Umfragen zu revolutionieren, indem er statistische und maschinelle Lernmethoden entwickelt, die speziell für solche Daten konzipiert sind. Parker erhält hierfür ein dreijähriges, 337.000 Dollar schweres Stipendium von der National Science Foundation (NSF).
Die derzeitige Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind hervorragend für die Analyse großer Datensätze geeignet, stoßen jedoch bei Umfragedaten, die komplexe Stichprobenmethoden verwenden, an ihre Grenzen. Parker möchte diese Lücke schließen, indem er speziell auf Umfragedesign zugeschnittene maschinelle Lernmodelle entwickelt, die die Präzision von Bevölkerungsschätzungen verbessern könnten.
Ein weiteres Ziel des Projekts besteht darin, Unsicherheitsschätzungen in die Modelle zu integrieren, da viele herkömmliche maschinelle Lernmodelle diese wichtige Komponente vernachlässigen. Parker hofft, dass die neuen Methoden nicht nur für die Analyse von Umfragen des National Center for Science and Engineering Statistics (NCSES) nützlich sein werden, sondern auch in anderen Bereichen wie Wirtschaft und Soziologie Anwendung finden. Dieses Projekt ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer breiteren Anwendung von Quantencomputing und zeigt einmal mehr das unglaubliche Potenzial dieser Technologie.
