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Guy Wolf

Titre

  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Stratégie pancanadienne en matière d’IA

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À Propos

Les recherches de Guy Wolf couvrent un large éventail d’aspects théoriques, informatiques et pratiques de l’analyse des données, au carrefour de l’apprentissage automatique et de la science des données. Il s’intéresse à l’exploration des données impliquant la réduction de dimensionnalité et l’apprentissage de représentations, où les données de haute dimension nécessitent un traitement et une organisation pour être accessibles et interprétables par des experts du domaine, sans être nécessairement basés sur le calcul. Il utilise des techniques polyvalentes et multidisciplinaires en combinant leurs avantages et leurs forces, notamment l’apprentissage multiple, l’apprentissage profond géométrique, le traitement du signal sur graphe et l’analyse harmonique non euclidienne. Ses récents travaux s’appuient sur ces outils interdisciplinaires pour trouver des schémas, des dynamiques et des structures dans des données massives, ayant des applications dans de multiples domaines, tels que l’analyse des données biomédicales, les neurosciences et la bioinformatique.

Prix

  • Parmi les 400 principaux réviseurs, NeurIPS, 2019
  • Prix d’excellence Deutsch pour des études de doctorat, Université de Tel Aviv, 2012
  • Bourse Eshkol, ministère de la Science et de la Technologie d’Israël, 2011
  • Bourse d’excellence, Faculté des sciences exactes, Université de Tel Aviv, 2010
  • Prix d’excellence pour des études de maîtrise scientifique, Université de Tel Aviv, 2007

Publications Pertinentes

  • J.S. Stanley III, S. Gigante, G. Wolf, S. Krishnaswamy. « Harmonic Alignment », Proceedings of the 2020 SIAM International Conference on Data Mining, SDM20:316-324, 2020.
  • K.R. Moon, D. van Dijk, Z. Wang, S. Gigante, D.B. Burkhardt, W.S. Chen, K. Yim, A. van den Elzen, M.J. Hirn, R.R. Coifman, N.B. Ivanova, G. Wolf, S. Krishnaswamy. « Visualizing Structure and Transitions in High-Dimensional Biological Data », Nature Biotechnology, 37(12):1482-1492, 2019.
  • M. Amodio, D. van Dijk, K. Srinivasan, W.S. Chen, H. Mohsen, K.R. Moon, A. Campbell, Y. Zhao, X. Wang, M. Venkataswamy, A. Desai, V. Ravi, P. Kumar, R. Montgomery, G. Wolf, S. Krishnaswamy. « Exploring Single-Cell Data with Deep Multitasking Neural Networks », Nature Methods, 16:1139-1145, 2019.
  • F. Gao, G. Wolf, M. Hirn. « Geometric Scattering for Graph Data Analysis », Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), PMLR, 97:2122-2131, 2019.
  • O. Lindenbaum, J.S. Stanley III, G. Wolf, S. Krishnaswamy. « Geometry-Based Data Generation », Advances in Neural Information Processing Systems 31, NeurIPS 2018:1405-1416, 2018.

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