Courtney Paquette
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Courtney Paquette est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, professeure adjointe au département de mathématiques et statistique de l’Université McGill et chercheuse chez Google Brain.
Ses recherches portent sur la conception et l’analyse d’algorithmes pour des problèmes d’optimisation à grande échelle, en vue d’applications en science des données. Certaines des techniques qu’elle utilise dans ses recherches relèvent de divers domaines, notamment les probabilités, la théorie de la complexité et l’analyse convexe et non lisse.
Prix
- Bourse Tanzi-Egerton, 2016
- Prix d’excellence en enseignement, Département de mathématiques, Université de Washington, 2012
Publications Pertinentes
- Paquette, C., Lee, K., Pedregosa, F., Paquette, E. (2021). « SGD in the Large: Average-case Analysis, Asymptotics, and Stepsize Criticality », Proceedings of Thirty Fourth Conference on Learning Theory (COLT), PMLR, 134:3548-3626.
- Paquette, C., Paquette, E. (2021). « Dynamics of Stochastic Momentum Methods on Large-scale, Quadratic Models ».
- Davis, D., Drusvyatskiy, D., Paquette, C. (2020). « The nonsmooth landscape of phase retrieval », IMA Journal of Numerical Analysis, 40(4):2652-2695.
- Drusvyatskiy, D., Paquette, C. (2019). « Efficiency of minimizing compositions of convex functions and smooth maps », Mathematical Programming, 178(1):503-558.
- Paquette, C., Lin, H., Drusvyatskiy, D., Mairal, J., Harchaoui, Z. (2018). « Catalyst for gradient-based nonconvex optimization », International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR, p. 613-622.
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