Série de séminaires sur l'IA 2022 : Rishabh Agarwal

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 29 juillet, Rishabh Agarwal, chercheur chez Google Brain, a présenté "How to Avoid Fooling Ourselves in Deep RL research" (Comment éviter de se tromper soi-même dans la recherche sur l'intelligence profonde) lors du séminaire sur l'intelligence artificielle.

Agarwal discute des travaux publiés lors de la conférence NeurIPS'21, qui ont reçu le prix de l'article exceptionnel, où il constate que les questions statistiques ont une grande influence sur les résultats rapportés sur les repères d'apprentissage par renforcement largement utilisés. Pour aider les chercheurs à faire de la science de qualité et fiable, il discute de la manière d'évaluer et de rapporter de manière fiable les performances des benchmarks d'apprentissage par renforcement (et de ML), en particulier lorsqu'on n'utilise qu'une poignée d'exécutions. Voir agarwl.github.io/rliable pour plus de détails.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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