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Simon Lacoste-Julien

La nomination

Membre auxiliaire

Responsable auxiliaire

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR

Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Stratégie pancanadienne en matière d’IA

Connect

Université de Montréal

Google Scholar

À Propos

Simon Lacoste-Julien est responsable auxiliaire du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila. Il est professeur agrégé au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal ainsi que vice-président et directeur de laboratoire à temps partiel du SAIT AI Lab de Samsung à Montréal.

Ses recherches portent sur l’apprentissage automatique, c’est-à-dire sur la façon de programmer un ordinateur pour qu’il apprenne à partir de données et effectue des tâches utiles. Son principal objectif est de mettre au point et d’analyser des techniques d’apprentissage automatique qui peuvent exploiter, à grande échelle, une riche structure de données dans des applications interdisciplinaires comme le traitement du langage naturel, la recherche d’information, la vision par ordinateur et la bio-informatique. À cette fin, Simon Lacoste-Julien combine des outils issus de l’optimisation, des statistiques et de l’informatique, et aime particulièrement travailler à l’interface de ces domaines. Il est reconnu pour ses contributions dans trois secteurs : la prédiction structurée (problèmes de classification où les sorties sont des objets structurés tels que des séquences ou des graphes) ; l’optimisation à grande échelle (méthode des gradients incrémentaux et optimisation de Frank-Wolfe) ; et la combinaison de modèles génératifs et discriminants.

Prix

  • Google Focused Research Award, 2016
  • Prix du meilleur lecteur critique, NeurIPS, 2015
  • Google Faculty Research Award, 2015
  • Bourse de recherche de la Ville de Paris, 2011-2012
  • Wolfson College Junior Research Fellowship, Université de Cambridge, 2009-2011

Publications Pertinentes

  • Yaakoubi, Y., Soumis, F., Lacoste-Julien, S. (2021). « Structured Convolutional Kernel Networks for Airline Crew Scheduling ».
  • Kwon, N., Na, H., Huang, G., Lacoste-Julien, S. (2021). « Repurposing Pretrained Models for Robust Out-of-domain Few-Shot Learning ».
  • Larsen, E., Lachapelle, S., Bengio, Y., Frejinger, E., Lacoste-Julien, S., Lodi, A. (2018). « Predicting tactical solutions to operational planning problems under imperfect information ».
  • Arpit, D., Jastrzębski, S., Ballas, N., Krueger, D., Bengio, E., Kanwal, M. S., ... Lacoste-Julien, S. (2017). « A closer look at memorization in deep networks », Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, PMLR, 70:233-242.
  • Defazio, A., Bach, F., Lacoste-Julien, S. (2014). « SAGA : A fast incremental gradient method with support for non-strongly convex composite objectives », Advances in Neural Information Processing Systems, 27:1646-1654.

institut

Mila

SAIT AI Lab Samsung Montréal

Université de Montréal

Département

Informatique et recherche opérationnelle (DIRO)

Éducation

  • PhD (informatique), Université de Californie à Berkeley
  • BSc (triple spécialisation en mathématiques, physique et informatique), Université McGill

Pays

Canada

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