Dale Schuurmans
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2021
Dale Schuurmans est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’lAmii, professeur au département d’informatique de l’Université de l’Alberta et chercheur principal chez Google Brain à Edmonton, au Canada.
L’objectif de recherche à long terme de Dale Schuurmans est de développer des systèmes qui apprennent des modèles prédictifs à partir de sources de données massives lorsque les modèles requis sont complexes. Parmi ses recherches en cours figurent la modélisation statistique du langage naturel, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage du contrôle de la recherche. Il se concentre actuellement sur le développement d’algorithmes qui acquièrent des compétences grâce à l’intégration de l’apprentissage par la démonstration et par l’expérience. Il a également développé de nouvelles méthodes d’inférence probabiliste, d’optimisation et de satisfaction des contraintes.
Prix
- Prix du meilleur article, NeurIPS 2018
- Boursier, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2017
- Chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique, 2008-2018
- Prix du meilleur article, IJCAI 2005
- Prix du meilleur article, AAAI 2000
Publications Pertinentes
- Mei, J., Xiao, C., Dai, B., Li, L., Szepesvári, C., Schuurmans, D. (2020). « Escaping the Gravitational Pull of Softmax », Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
- Yang, M., Nachum, O., Dai, B., Li, L., Schuurmans, D. (2020). « Off-Policy Evaluation via the Regularized Lagrangian », préimpression arXiv, arXiv:2007.03438.
- Wen, J., Dai, B., Li, L., Schuurmans, D. (2020). « Batch Stationary Distribution Estimation », préimpression arXiv, arXiv:2003.00722.
- Chen, M., Gummadi, R., Harris, C., Schuurmans, D. (2019). « Surrogate Objectives for Batch Policy Optimization in One-step Decision Making », Advances in Neural Information Processing Systems, 32:8827-8837.
- Lu, T., Schuurmans, D., Boutilier, C. (2018). « Non-delusional Q-learning and Value Iteration », Advances in Neural Information Processing Systems, 31:9949-9959.
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