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Découvrez les derniers outils et techniques d'apprentissage automatique, et explorez les sujets auxquels les chercheurs et les professionnels du secteur réfléchissent ou travaillent. Chaque réunion comprend deux présentateurs ; à la fin de chaque présentation, les participants auront l'occasion de participer à une session de questions-réponses.
Les présentateurs de ce mois-ci sont les suivants
Patrick Pilarski - Amii Fellow & Professeur associé et Chaire de recherche du Canada - Faculté de médecine et de dentisterie
Le temps est fondamental pour l'apprentissage par renforcement. Jusqu'à présent, la littérature a décrit de nombreuses façons dont les animaux et les machines utilisent des aspects de l'écoulement du temps et des modèles temporels pour faire des prédictions, prendre des décisions, traiter les expériences passées et planifier l'avenir. Dans cet exposé, Patrick commencera par un aperçu de la façon dont les agents perçoivent et représentent le temps, tel qu'il ressort de la littérature sur l'apprentissage animal et les neurosciences. Il suggérera ensuite ce qu'il pense être un ensemble souhaitable de capacités liées au temps que les agents machine devraient acquérir, démontrer et maîtriser au fur et à mesure de leur interaction avec l'environnement qui les entoure.
Luke Kumar - Scientifique spécialiste de l'apprentissage automatique chez Amii
La présentation de Luke - Predicting 30-Day Risk of Adverse Outcomes at the Time of an Opioid Dispense - découle du récent engagement d'Amii auprès de la société d'analyse de santé OKAKI, où Amii a aidé OKAKI à planifier, lancer et exécuter leur premier projet de ML. Luke partagera les résultats de ce projet, qui utilise la ML pour prédire le risque de distribution d'opioïdes à partir de données de santé de l'Alberta.
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