Kevin Leyton-Brown
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Kevin Leyton-Brown est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Amii et professeur d’informatique à l’Université de la Colombie-Britannique (UBC). Il est directeur du Centre d’intelligence artificielle sur la prise de décision et l’action à l’Institut de l’informatique, de l’information et des systèmes cognitifs de l’UBC. Il est également conseiller auprès d’AI21 Labs et d’Auctionomics, et a cofondé deux entreprises, Kudu.ug et Meta-Algorithmic Technologies.
Il mène des recherches dans les domaines de la théorie des jeux computationnelle, de la conception, de l’analyse et de la compensation liées aux processus des marchés, et de l’apprentissage automatique pour l’optimisation. Dans le domaine de la théorie des jeux, il élabore des techniques informatiques destinées à remplacer les méthodes papier-crayon pour l’analyse du comportement stratégique. Il développe également des techniques générales pour concevoir des algorithmes en vue de la résolution rapide des problèmes d’optimisation difficiles à prouver.
Leyton-Brown est un leader de l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour caractériser la performance des algorithmes, produisant les solveurs de problèmes de satisfaisabilité et les algorithmes de compensation les plus rapides au monde. Ses travaux ont eu d’importantes répercussions dans les entreprises de commerce électronique et au gouvernement.
Prix
- Prix du chercheur émérite, UBC, 2021
- Amazon Research Award, 2021
- Facebook Research Award, 2018
- Google Faculty Research Award, 2013
- Prix du meilleur article étudiant, ACM-EC, 2012
Publications Pertinentes
- Thornton, C., Hutter, F., Hoos, H. H., Leyton-Brown, K. (2013). « Auto-WEKA: Combined selection and hyperparameter optimization of classification algorithms », Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, p. 847-855.
- Hutter, F., Hoos, H. H., Leyton-Brown, K. (2011). « Sequential model-based optimization for general algorithm configuration », International Conference on Learning and Intelligent Optimization, p. 507-523.
- Hutter, F., Hoos, H. H., Leyton-Brown, K., Stützle, T. (2009). « ParamILS: an automatic algorithm configuration framework », Journal of Artificial Intelligence Research, 36:267-306.
- Shoham, Y., Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent systems: Algorithmic, game-theoretic, and logical foundations, Cambridge University Press.
- Xu, L., Hutter, F., Hoos, H. H., Leyton-Brown, K. (2008). « SATzilla: portfolio-based algorithm selection for SAT », Journal of Artificial Intelligence Research, 32:565-606.
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