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Rahul Krishnan-BW_F

Rahul G. Krishnan

La nomination

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

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À Propos

Les recherches de Rahul Krishnan visent à accélérer les progrès dans le domaine des soins de santé grâce à l’apprentissage automatique. En combinant les concepts des réseaux bayésiens, de l’inférence probabiliste, de l’inférence causale et de l’apprentissage profond, il espère construire des modèles pratiques d’apprentissage automatique pour les outils d’aide à la décision clinique. Ces outils peuvent être utilisés pour résumer les connaissances cliniques, aider les médecins à prendre des décisions et mettre en évidence de nouvelles connaissances sur le fonctionnement du corps humain. Le manque de connaissances sur le comportement des données à haute dimension en médecine rendait difficile la prescription de modèles mécanistes de distribution des données générées. Les recherches de Rahul Krishnan ont donc porté sur le développement d’algorithmes d’apprentissage pour les modèles de variables latentes profondes, une classe puissante de modèles générateurs qui combinent le cadre probabiliste des réseaux bayésiens et la capacité de représentation des réseaux neuronaux.

Prix

  • Parmi les 400 principaux réviseurs, NeurIPS, 2019 et 2020
  • Prix Henning Biermann, Université de New York, 2016
  • Bourse internationale Lester B. Pearson, Université de Toronto, 2008-2013

Publications Pertinentes

  • R. Krishnan, U. Shalit, D. Sontag. « Structured Inference Networks for Nonlinear State Space Models », Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence, p. 2101-2109, 2017.
  • D. Liang, R. Krishnan, M. Hoffman, T. Jebara. « Variational Autoencoders for Collaborative Filtering », Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference, p. 689-698, 2018.
  • R. Krishnan, D. Liang, M. Hoffman. « On the challenges of learning with inference networks on sparse, high-dimensional data », Proceedings of the 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 84:143-151, 2018.

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