Apprentissage non supervisé profond pour l’informatique climatique avec Claire Monteleoni

Aujourd’hui, nous continuons notre couverture CVPR 2021 rejointe par Claire Monteleoni, professeur agrégé à l’Université du Colorado Boulder. Nous couvrons pas mal de terrain dans notre conversation avec Claire, y compris son voyage sur le chemin de l’activiste environnementale à l’un des principaux chercheurs en informatique du climat au monde. Nous explorons ses intérêts de recherche actuels et les opportunités disponibles dans l’application de l’apprentissage automatique à l’informatique climatique, y compris la position intéressante de faire la ML à partir d’un environnement riche en données. Enfin, nous fouillons dans l’évolution des événements et conférences axés sur la science du climat, ainsi que le principal que Claire a prononcé à l’atelier de TermVision de CVPR « Apprentissage non supervisé profond pour l’informatique climatique«  » qui se concentrait sur les approches semi-super et non supervisées pour étudier les événements climatiques rares et extrêmes.