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Simon Lacoste-Julien

Titre

  • Membre auxiliaire
  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Stratégie pancanadienne en matière d’IA

À Propos

Les recherches de Simon Lacoste-Julien portent sur l’apprentissage automatique, c’est-à-dire comment programmer un ordinateur pour qu’il apprenne des données et réalise des tâches utiles.

Son objectif de recherche principal est de mettre au point et d’analyser des techniques d’apprentissage automatique qui peuvent exploiter, à large échelle, la riche structure de données dans des applications interdisciplinaires, comme le traitement du langage naturel, l’extraction d’information, la vision artificielle et la biologie computationnelle. À cette fin, il associe des outils d’optimisation, de statistiques et d’informatique, et il aime particulièrement travailler à l’interface entre les domaines. Lacoste-Julien est reconnu pour ses contributions dans trois domaines : prédiction structurée (problèmes de classification où les extrants sont des objets structurés, comme des séquences ou des graphiques); optimisation à large échelle (méthode des gradients incrémentaux et optimisation de Frank-Wolfe); et association de méthodes génératives et discriminatoires.

Prix

  • Subvention à la découverte du CRSNG, 2017
  • Google Focused Research Award, 2016
  • Wolfson College Junior Research Fellowship, Université de Cambridge, 2009–2011
  • Prix d’étudiant diplômé du Collège de génie de l’Université de la Californie à Berkeley, 2008

Publications Pertinentes

  • Osokin, A., F. Bach et S. Lacoste-Julien. « On Structured Prediction Theory with Calibrated Convex Surrogate Losses. » Article présenté à la NIPS conference, Long Beach, 2017.
  • Lacoste-Julien, S. et M. Jaggi. « On the Global Linear Convergence of Frank-Wolfe Optimization Variants. » Article présenté à la conférence NIPS, Montréal, 2015.
  • Defazio, A., F. Bach et S. Lacoste-Julien. « SAGA: A Fast Incremental Gradient Method With Support for Non-Strongly Convex Composite Objectives. » Article présenté à la conférence NIPS, Montréal, 2014.
  • Lacoste-Julien, S. et coll. « Block-Coordinate Frank-Wolfe Optimization for Structural SVMs. » Article présenté à la conférence ICML, Atlanta, Georgia, 2013.
  • Lacoste-Julien, S., F. Huszár et Z. Ghahramani. « Approximate Inference for the Loss-Calibrated Bayesian. » Article présenté à la conférence AISTATS, Fort Lauderdale, Florida, 2011.

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