Projecten
Geavanceerde kernel modellen voor niet gesuperviseerd en semi-gesuperviseerd leren. KU Leuven
Modelleren van de interacties in antibiotica resistentie tussen voedselpathogenen en darmflora KU Leuven
Antibiotica zijn essentieel voor het bestrijden van voedselpathogenen bij risicopatiënten. Antibiotica resistentie zit echter in de lift. Een specifieke vorm van antibiotica resistentie komt voor wanneer bacteriën profiteren van de eigenschappen van omgevingsbacteriën om resistentie te bekomen. Dit soort resistentie wordt weinig bestudeerd en beschouwd. Daarom is een beter begrip van polybacteriële antibiotica reacties in de darmen nodig om ...
Een rigoureuze modelleercyclus voor betrouwbare predictieve microbiologie: Toepassing op de specifieke microbiële groeisnelheid KU Leuven
Predictieve microbiologie is een wetenschappelijke discipline waarin wiskundige modellen ontwikkeld worden om het gedrag van microorganismen in voedingsproducten te beschrijven. Dit gedrag wordt beschreven aan de hand van de eigenschappen van de voedingsproducten. Er zijn echter verschillende problemen met het beschrijven van de lag fase van de microbiële groei, zijnde de tijd die micro-organismen nodig hebben om te beginnen groeien wanneer ...
Niet-parametrisch modelleren van afhankelijke data. KU Leuven
Modelselectie theorie voor tree-gestructureerde schattingsschema's. KU Leuven
Gebruik van innovatieve hiPSC-afgeleide cardiomyocyten en zebravis modellen om de pathogeniciteit te ontrafelen van genetische varianten met onbekende betekenis in Brugada syndroom patiënten. Universiteit Antwerpen
Het schatten en selecteren van multiresolutie grafische modellen. KU Leuven
Het hoofddoel van het project is het ontwikkelen en valideren van methoden om netwerken op verschillende niveaus of resoluties te schatten. Een van de doelstellingen is om te bepalen welk niveau het meest geschikt is om dergelijke netwerkmodellen te schatten en te interpreteren. Dit zal onderzoekers in het veld helpen de eigenschappen en de kenmerken van de geschikte modellen beter te begrijpen die moeten worden gebruikt om de beschikbare ...
Niet-gesuperviseerd en semi-gesuperviseerd leren met gebruik van kernel methodes. KU Leuven
Post-selectie inferentie in geavanceerde statistische modellen KU Leuven
In deze thesis zullen de effecten van modelselectie bestudeerd worden voor een klasse van geavanceerde statistische modellen welke de klassieke lineaire modellen uitbreiden. De modellen kunnen zowel een klein als een groot aantal variabelen bevatten waarvoor een selectieprocedure plaatsvindt. Inferentiemethoden zullen ontwikkeld worden zodat ze geldig zijn in de betekenis dat ze de stochastische aspecten van de variabelenselectie in rekening ...