Adaptivité dans l’apprentissage automatique avec Samory KpoUfe

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Samory KpoUfe, professeur agrégé à l’Université de Columbia et président de programme de la Conférence de l’apprentissage en 2021 (COLT).

Dans notre conversation avec Samory, nous explorons ses recherches à l’intersection de l’apprentissage automatique, des statistiques et de la théorie de l’apprentissage, et son objectif d’atteindre des algorithmes auto-réglants et adaptatifs. Nous discutons des recherches de Samory sur l’apprentissage du transfert et d’autres procédures potentielles qui pourraient affecter positivement le transfert, ainsi que son travail de compréhension de l’apprentissage non supervisé, y compris comment le clustering pourrait être appliqué à des applications du monde réel comme la cybersécurité, l’IoT (maisons intelligentes, capteurs de la ville intelligente, etc.) en utilisant des méthodes telles que la réduction de la dimension, la projection aléatoire et d’autres. Si vous avez apprécié cette interview, vous devriez certainement consulter notre conversation avec Jelani Nelson sur le « Théorie du calcul.«