Marc G. Bellemare
La nomination
Membre auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Apprentissage automatique, apprentissage biologique
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Marc G. Bellemare est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, membre auxiliaire du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, professeur associé à l’École d’informatique de l’Université McGill et chercheur chez Google Brain à Montréal.
Ses recherches se situent au carrefour de l’apprentissage par renforcement et de la prédiction statistique. De ses travaux découlent des contributions théoriques et pratiques, y compris un nouveau traitement distributionnel de l’apprentissage par renforcement, une théorie de l’exploration d’espaces d’états hautement dimensionnels, la mise au point du très efficace Arcade Learning Environment pour l’évaluation d’agents artificiels et des travaux en apprentissage profond par renforcement. Son objectif à long terme est de concevoir des agents généralement compétents : des agents aptes à fonctionner dans une vaste gamme d’environnements et à éventuellement manifester l’éventail de comportements que nous attribuons aux humains, comme la curiosité, l’ennui, la compétence et la communication émergente.
Publications Pertinentes
- François-Lavet, V., Henderson, P., Islam, R., Bellemare, M. G., Pineau, J. (2018). An introduction to deep reinforcement learning, Now Foundations and Trends, 156 p.
- Bellemare, M. G., Dabney, W., Munos, R. (2017). « A distributional perspective on reinforcement learning », Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, PMLR 70:449-458.
- Bellemare, M., Srinivasan, S., Ostrovski, G., Schaul, T., Saxton, D., Munos, R. (2016). « Unifying count-based exploration and intrinsic motivation », Advances in Neural Information Processing Systems, 29:1471-1479.
- Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., Hassabis, D., et coll. (2015). « Human-level control through deep reinforcement learning », Nature, 518(7540):529-533.
- Bellemare, M. G., Naddaf, Y., Veness, J., Bowling, M. (2013). « The Arcade Learning Environment: An evaluation platform for general agents », Journal of Artificial Intelligence Research, 47:253-279.
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