Technique - Événement partenaire
Séminaire AI - Russ Greiner
Lorsque
10 juin 2022 - 10 juin 2022
12:00 - 13:00 MST
Où
En ligne
En ligne
Présentateurs : Russ Greiner, Université de l'Alberta
Titre: Des modèles d'apprentissage qui prédisent des étiquettes objectives et exploitables
Résumé : De nombreux chercheurs médicaux souhaitent disposer d'un outil qui "fait ce que fait un clinicien de haut niveau, mais qui le fait mieux". Cette présentation explore cet objectif. Il faut d'abord définir ce que signifie " mieux ", ce qui mène à l'idée de résultats qui sont " objectifs ", puis à ceux qui sont exploitables, avec une mesure d'évaluation significative. Nous discuterons de certaines des questions subtiles de cette exploration - ce que signifie "objectif", le rôle de la fonction d'évaluation (peut-être personnalisée), les actions en plusieurs étapes, les questions contrefactuelles, les évaluations distributives, etc. Collectivement, cette analyse soutient que nous devrions apprendre des modèles dont les étiquettes de résultats sont objectives et exploitables, car cela conduira à des outils utiles et rentables.
Biographie : Russ Greiner a travaillé dans la recherche universitaire et industrielle avant de s'installer à l'Université de l'Alberta, où il est maintenant professeur en informatique et directeur scientifique fondateur de l'Alberta Machine Intelligence Institute. Il a été président de programme/conférence pour diverses conférences majeures et a fait partie du comité de rédaction de plusieurs autres revues. Il a été élu membre de l'AAAI, a reçu le titre de professeur McCalla et le titre de professeur annuel Killam. En 2021, il a reçu le prix CAIAC pour l'ensemble de ses réalisations et est devenu titulaire de la chaire AI du CIFAR. En 2022, le musée Telus World of Science l'a honoré d'un panneau, et il a reçu le Precision Health Innovator Award de l'Université de l'Alberta. Pour son mentorat, il a reçu en 2020 le prix FGSR Great Supervisor. Il a publié plus de 300 articles avec comité de lecture, la plupart dans les domaines de l'apprentissage automatique et, plus récemment, de l'informatique médicale, dont cinq ont reçu le prix du meilleur article. Ses travaux actuels portent principalement sur (1) l'informatique biologique et médicale, (2) l'apprentissage et l'utilisation de modèles probabilistes efficaces et (3) les fondements formels de l'apprenabilité.
Le séminaire sur l'intelligence artificielle (IA) de l'Université de l'Alberta est une réunion hebdomadaire où les chercheurs (y compris les étudiants, les développeurs et les professeurs) intéressés par l'IA peuvent partager leurs recherches actuelles. Les présentateurs comprennent des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et de l'industrie ainsi que d'autres institutions. Les séminaires abordent un large éventail de sujets liés de près ou de loin à l'intelligence artificielle, depuis les travaux théoriques fondamentaux jusqu'aux applications innovantes des techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes. Pour en savoir plus, consultez le site Web du séminaire sur l'IA et inscrivez-vous à la liste de diffusion!
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