Série de séminaires sur l'IA 2021 : Chenjun Xiao

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 12 novembre, Chenjun Xiao, doctorant à l'Université d'Alberta et chercheur à Google Brain, a présenté "On the Optimality of Batch Policy Optimization Algorithms" au séminaire sur l'IA.

L'optimisation des politiques par lots est un domaine qui a suscité un grand intérêt ces dernières années. Cependant, ses fondements théoriques restent sous-développés. La présentation de Xiao explore trois résultats qui mettent en lumière les limites et les possibilités de l'optimisation des politiques de lots dans un cadre de bandit stochastique à bras finis.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

Tenez-vous au courant de la série de séminaires sur l'IA en vous inscrivant à la liste de diffusion.

Découvrez comment Amii fait progresser la recherche de pointe en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique : visitez notre site Web. Recherche page.