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Murat Erdogdu

La nomination

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR

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À Propos

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2018

Murat Erdogdu est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur adjoint aux départements d’informatique et de sciences statistiques de l’Université de Toronto.

Fort d’une formation en génie et en statistiques, Murat Erdogdu s’intéresse de près à l’apprentissage automatique théorique, et plus particulièrement à la conception et à l’analyse d’algorithmes d’optimisation et d’échantillonnage pour les modèles d’apprentissage automatique.

Prix

  • Prix de jeune chercheur Connaught, 2019
  • Prix du meilleur auxiliaire d’enseignement, département de statistiques, Université Stanford, 2012

Publications Pertinentes

  • Li, M. et Erdogdu, M. A. (2023). « Riemannian Langevin algorithm for solving semidefinite programs ». Publié dans Bernoulli. 29(4): 3093-3113.
  • Ba, J., Erdogdu, M. A., Suzuki, T., Wang, Z., Wu, D. et Yang, G. (2022). « High-dimensional asymptotics of feature learning: How one gradient step improves the representation ». Publié dans Advances in Neural Information Processing Systems. 35:37932-37946.
  • Balasubramanian, K., Chewi, S., Erdogdu, M. A., Salim, A. et Zhang, S. (2022). « Towards a Theory of Non-Log-Concave Sampling: First-Order Stationarity Guarantees for Langevin Monte Carlo ». Publié dans Proceedings of 35th Conference on Learning Theory. 178:2896-2923
  • Li, X., Wu, D., Mackey, L., Erdogdu, M. A. (2019). « Stochastic runge-kutta accelerates langevin monte carlo and beyond », préimpression arXiv, arXiv:1906.07868

institut

Institut Vecteur

Université de Toronto

Département

Informatique, sciences statistiques

Éducation

  • PhD (statistique), Université Stanford
  • MSc (informatique), Université Stanford
  • BSc (génie électrique et mathématiques), Université du Bosphore

Pays

Canada

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