Yaoliang Yu
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2019
Yaoliang Yu est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur adjoint à l’école d’informatique David R. Cheriton de l’Université de Waterloo.
Ses principaux intérêts de recherche sont la régression et la classification robustes, l’apprentissage par représentation, les méthodes à noyau, les modèles génératifs, l’optimisation convexe et non convexe, les systèmes distribués et les applications en vision par ordinateur, en génétique et en finance.
Prix
- Prix de la meilleure thèse, Association pour l’intelligence artificielle au Canada, 2015
- Parmi les meilleurs lecteurs experts, ICLM/NeurIPS, 2018
Publications Pertinentes
- Chang, X., Yu, Y. L., Yang, Y., Xing, E. P. (2016). « Semantic pooling for complex event analysis in untrimmed videos », IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(08):1617-1632.
- Chang, X., Yang, Y., Hauptmann, A., Xing, E. P., Yu, Y. L. (2015). « Semantic concept discovery for large-scale zero-shot event detection », Twenty-fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence, p. 2234-2240.
- Xing, E. P., Ho, Q., Dai, W., Kim, J. K., Wei, J., Lee, S., ... Yu, Y. (2015). « Petuum: A new platform for distributed machine learning on big data », IEEE Transactions on Big Data, 1(2):49-67.
- White, M., Yu, Y., Zhang, X., Schuurmans, D. (2012). « Convex Multi-view Subspace Learning », Advances in Neural Information Processing Systems, 25:1682-1690.
- Zhang, X., Yu, Y., Schuurmans, D. (2012). « Accelerated Training for Matrix-norm Regularization: A Boosting Approach », Advances in Neural Information Processing Systems, 25:2915-2923.