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Dale Schuurmans

Fellow et président de l'AI de l'ICAR au Canada

Affiliations académiques

Professeur - Université de l'Alberta (informatique) ; chercheur principal - Laboratoire d'apprentissage par renforcement et d'intelligence artificielle (informatique)

Affiliations dans l'industrie et la recherche

Chercheur scientifique principal - Google Brain

Domaines d'expertise

Intelligence artificielle ; apprentissage automatique ; apprentissage par renforcement ; apprentissage profond ; modélisation des probabilités ; optimisation ; recherche

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.

Modélisation de la complexité

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.

Articles en vedette

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.

Articles par Dale Schuurmans

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