Marlos C. Machado
Fellow et président de l'AI de l'ICAR au Canada
Affiliations académiques
Domaines d'expertise
Fellow et président de l'AI de l'ICAR au Canada
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Marlos conçoit des algorithmes qui apprennent des abstractions pour améliorer l'attribution de crédits, la généralisation et l'exploration dans l'apprentissage par renforcement.
Dans le cadre de ses recherches, Marlos cherche à développer des méthodes d'apprentissage par renforcement qui peuvent être utilisées de manière significative dans des contextes réels. Il se concentre sur la conception d'algorithmes capables d'apprendre des abstractions qui permettent aux agents d'intelligence artificielle de s'attaquer aux trois problèmes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement : la généralisation, l'exploration et l'attribution de crédits. Actuellement, il se concentre sur la conception d'algorithmes fondés sur la théorie qui abordent ces trois problèmes simultanément. Ses recherches comprennent un certain nombre de pistes différentes, notamment la conception de méthodes d'apprentissage par représentation adaptées aux problèmes d'apprentissage par renforcement, le développement d'agents d'IA capables de découvrir des comportements étendus dans le temps (appelés options) et la création de systèmes capables d'apprentissage continu. Marlos est également passionné par la reproductibilité et l'expérimentation appropriée dans l'apprentissage automatique, ayant dirigé plusieurs efforts sur ce sujet dans le passé.
Marlos est titulaire d'une chaire d'IA CIFAR au sein de l'Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) et professeur adjoint à l'Université de l'Alberta. Les intérêts de recherche de Marlos se situent largement dans l'apprentissage automatique, en particulier dans l'apprentissage par renforcement (profond), l'apprentissage par représentation, l'apprentissage continu et les applications réelles de tout ce qui précède. Il a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise à l'UFMG, au Brésil, et son doctorat à l'Université de l'Alberta. Au cours de son doctorat, il a notamment popularisé l'idée d'une exploration étendue dans le temps par le biais d'options, en introduisant l'idée d'options propres. Il a été chercheur chez DeepMind et Google Brain pendant quatre ans, au cours desquels il a apporté plusieurs contributions à l'apprentissage par renforcement, notamment l'application de l'apprentissage par renforcement profond pour contrôler les ballons stratosphériques Loon.
Les travaux de Marlos ont été publiés dans les principales conférences et revues sur l'IA, notamment Nature, JMLR, JAIR, NeurIPS, ICML, ICLR et AAAI. Ses recherches ont également été présentées dans des médias populaires tels que la BBC, Bloomberg TV, The Verge et Wired.
1er décembre 2020
Poste de recherche
1er janvier 2018
Poste de recherche
1er février 2023
Poste de recherche
Lisez ce document de recherche, co-écrit par Russ Greiner, boursier et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Canada : Vers un système de santé apprenant basé sur l'intelligence artificielle pour la prédiction de la mortalité au niveau de la population à l'aide d'électrocardiogrammes
Les travaux de Marlos ont été publiés dans les principales conférences et revues d'apprentissage automatique, notamment Nature, JMLR, JAIR, NeurIPS, ICML et ICLR.
22 janvier 2024
Nouvelles
Marlos C. Machado, boursier Amii et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR Canada, a présenté son exposé intitulé "Flying Balloons in the Stratosphere of AI" lors du Jasper Dark Festival, un festival annuel célébrant l'émerveillement solaire et les plaisirs stellaires dans le parc national de Jasper. Machado revient ici sur son expérience au festival, relie les ballons stratosphériques à la science spatiale et renforce la nature interdisciplinaire de la science.
1er février 2023
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Lisez ce document de recherche, co-écrit par Russ Greiner, boursier et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Canada : Vers un système de santé apprenant basé sur l'intelligence artificielle pour la prédiction de la mortalité au niveau de la population à l'aide d'électrocardiogrammes
6 juillet 2022
Nouvelles
L'édition de juin 2022 du AI Meetup était consacrée aux ballons stratosphériques, avec Marlos C. Machado d'Amii.
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