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Matt Taylor

Matthew Taylor

La nomination

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À Propos

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2020

Matthew Taylor est membre et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Amii. Professeur en informatique à l’Université de l’Alberta, où il est également directeur du laboratoire IRL (Intelligent Robot Learning) et chercheur principal du laboratoire RLAI (Reinforcement Learning & Artificial Intelligence).

Ses recherches portent sur le développement d’agents intelligents, des entités physiques ou virtuelles qui interagissent avec leur environnement. Ses principaux objectifs sont de permettre aux agents individuels et aux équipes d’agents d’apprendre des tâches dans des environnements du monde réel qui ne sont pas entièrement connus au moment de la conception des agents. Ses équipes étudient actuellement l’amélioration de l’apprentissage par renforcement par le biais de démonstrations, l’enseignement de systèmes d’apprentissage par renforcement par le biais de conseils d’action, ainsi que l’entraînement des agents avec un minimum d’intervention humaine.

Prix

  • Early Career Spotlight Talk, IJCAI, 2018
  • Membre senior, AAAI, 2018
  • Prix du jeune chercheur, École de génie électrique et d’informatique, Université d’État de Washington, 2015

Publications Pertinentes

  • Retzlaff, C. O., Das, S., Wayllace, C., Mousavi, P., Afshari, M., Yang, T., Saranti, A., Angerschmid, A., Taylor, M. E. et Holzinger, A. (2024). « Human-in-the-Loop Reinforcement Learning: A Survey and Position on Requirements, Challenges, and Opportunities », Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 79, p. 359-415.
  • N. Gupta, G. Srinivasaraghavan, S. Mohalik, N. Kumar et M. E. Taylor. (2023). « hammer: Multi-level coordination of reinforcement learning agents via learned messaging », Neural Computing and Applications, p. 1-16.
  • Behboudian, P., Satsangi, Y., Taylor, M. E., Harutyunyan, A. et Bowling, M. (2022). « Policy invariant explicit shaping: an efficient alternative to reward shaping », Neural Computing and Applications, p. 1-14.
  • Yang, Y., Luo, J., Wen, Y., Slumbers, O., Graves, D., Bou Ammar, H., Wang, J. et Taylor, M. E. (2021). « Diverse Auto-Curriculum is Critical for Successful Real-World Multiagent Learning Systems », Proceedings of the Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS).
  • Da Silva, F. L., Hernandez-Leal, P., Kartal, B., Taylor, M. E. (2020). « Uncertainty-Aware Action Advising for Deep Reinforcement Learning Agents », Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), p. 5792-5799.

institut

Amii

Université de l'Alberta

Département

Informatique

Éducation

  • PhD (informatique), Université du Texas à Austin

Pays

Canada

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