Dale Schuurmans
Fellow et président de l'AI de l'ICAR au Canada
Affiliations académiques
Affiliations dans l'industrie et la recherche
Domaines d'expertise
Fellow et président de l'AI de l'ICAR au Canada
Affiliations académiques
Affiliations dans l'industrie et la recherche
Domaines d'expertise
L'objectif de recherche à long terme de Dale Schuurmans est de développer des systèmes qui apprennent des modèles prédictifs à partir de sources de données massives lorsque les modèles requis sont complexes.
L'objectif de recherche à long terme de Dale Schuurmans est de développer des systèmes qui apprennent des modèles prédictifs à partir de sources de données massives lorsque les modèles requis sont complexes, par exemple dans les domaines de la perception, de l'interprétation du langage, de l'extraction d'informations, de la bioinformatique ou de l'apprentissage des robots. Parmi les principaux défis auxquels il s'attaque, citons la représentation des connaissances pour l'apprentissage - comment exprimer utilement et déboguer les hypothèses préalables du domaine - et la navigation dans des espaces de modèles complexes - comment trouver de bons modèles tout en évitant le sur- et le sous-ajustement. Certains des projets en cours de Dale comprennent la modélisation statistique du langage naturel, l'apprentissage par renforcement et le contrôle de la recherche par apprentissage. Il a également développé de nouvelles méthodes d'inférence probabiliste, d'optimisation et de satisfaction des contraintes. Il a travaillé dans de nombreux domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, notamment la sélection de modèles, l'apprentissage en ligne, l'optimisation contradictoire, la satisfiabilité booléenne, la prise de décision séquentielle, l'apprentissage par renforcement, l'optimisation bayésienne, les méthodes semi-définies pour l'apprentissage non supervisé, la réduction de la dimensionnalité et l'estimation robuste.
Dale est membre de l'Amii et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR, professeur au département d'informatique de l'université d'Alberta et chercheur principal chez Google Brain à Edmonton, au Canada. Il est rédacteur en chef adjoint de la revue IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence et siège au comité consultatif de la conférence NeurIPS (Neural Information Processing Systems). Dale est également membre de l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) et a reçu des prix pour les meilleurs articles lors de conférences de premier plan telles que NeurIPS, la conférence internationale de l'IEEE sur l'automatisation et la logistique et la conférence internationale sur l'apprentissage automatique (ICML). Dale a co-écrit plus de 300 articles, publiés dans des conférences telles que l'International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), l'AAAI, l'ICML et l'ICAL. Dale a supervisé plus de 50 chercheurs en début de carrière au niveau du M.Sc. et du doctorat.
22 février 2018
Poste de recherche
5 avril 2018
Poste de recherche
4 décembre 2017
Poste de recherche
Dale a reçu le prix du meilleur article lors de conférences de premier plan telles que NeurIPS, la conférence internationale de l'IEEE sur l'automatisation et la logistique et la conférence internationale sur l'apprentissage automatique.
23 novembre 2022
Nouvelles
Les chercheurs d'Amii présentent leurs travaux dans les domaines de l'apprentissage par renforcement, du traitement du langage naturel, de l'optimisation des données et plus encore lors de la 2022e conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale.
2 mai 2022
Nouvelles
Découvrez les travaux auxquels les chercheurs d'Amii ont contribué lors de la 2022e Conférence internationale sur la représentation de l'apprentissage.
30 novembre 2021
Nouvelles
Amii est fier de partager les travaux de ses chercheurs qui seront présentés à la trente-cinquième conférence annuelle NeurIPS (Neural Information Processing Systems), qui se tiendra en ligne du 6 au 14 décembre 2021.
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