Shai Ben-David
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Shai Ben-David est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur à l’École d’informatique David R. Cheriton de l’Université de Waterloo.
Ses intérêts de recherche englobent un ensemble de sujets en théorie informatique, comme la logique, la théorie du calcul distribué et la théorie de la complexité. Ces dernières années, il s’est concentré sur la théorie de l’apprentissage automatique. Parmi ses plus importantes contributions dans ce domaine, on retiendra son travail pionnier sur l’analyse de l’adaptation de domaine, la capacité d’apprentissage des fonctions à valeur réelle et la détection des changements dans les données en continu.
Prix
- Prix du meilleur article, NeurIPS, 2018
- Prix du meilleur article étudiant, COLT, 2011
- Prix du meilleur article étudiant, COLT, 2006
- Prix du meilleur article étudiant, ICASSP, 2005
Publications Pertinentes
- Donini, M., Oneto, L., Ben-David, S., Shawe-Taylor, J., Pontil, M. (2018). « Empirical risk minimization under fairness constraints », préimpression arXiv, arXiv:1802.08626.
- Shalev-Shwartz, S., Ben-David, S. (2014). Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Cambridge University Press.
- Ben-David, S., Blitzer, J., Crammer, K., Kulesza, A., Pereira, F., Vaughan, J. W. (2010). « A theory of learning from different domains », Machine Learning, 79(1):151-175.
- Ben-David, S., Blitzer, J., Crammer, K., Pereira, F. (2007). « Analysis of representations for domain adaptation », Advances in Neural Information Processing Systems, 19:137.
- Kifer, D., Ben-David, S., Gehrke, J. (2004). « Detecting change in data streams », Proceedings of the 30th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 30:180-191.
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