Conférence mondiale NIPS 2017 - La Chaire affirme sa présence à ce grand rendez-vous

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La 31e édition de la conférence internationale NIPS se tiendra à Long Beach, Californie, du 4 au 9 décembre 2017. Au programme de la semaine, des ateliers seront proposés ainsi que des démonstrations techniques dans le domaine de la robotique et des modèles interactifs. La Chaire Machine Learning for Big Data y participera pour la quatrième année consécutive. Elle sera représentée par de nombreux chercheurs et étudiants qui présenteront leurs résultats à cette occasion. Les participants à la conférence auront l’opportunité d’assister à des interventions de haut niveau avec les présences notables de l’austalienne Kate Crawford, Microsoft Research, et de l'américain John Platt ML/AI scientist chez Google.

Voici les différents travaux qui seront présentés :

Ranking Data with Continuous Labels through Oriented Recursive Partitions.

  • Stéphan Clémençon, enseignant-chercheur
  • Mastane Achab, doctorant

A Minimax Optimal Algorithm for Crowdsourcing.

  • Thomas Bonald, enseignant-chercheur
  • Richard Combes, enseignant-chercheur à CentraleSupélec

Smooth Primal-Dual Coordinate Descent Algorithms for Nonsmooth Convex Optimization.

  • Olivier Fercoq, enseignant-chercheur
  • Ahmet Alacaoglu, doctorant EPFL
  • Quoc Tran Dinh, enseignant-chercheur UNC
  • Volkan Cevher, enseignant-chercheur EPFL

Learning the Morphology of Brain Signals Using Alpha-Stable Convolutional Sparse Coding.

  • Tom Dupré la Tour, doctorant
  • Umut Simsekli, enseignant-chercheur
  • Alexandre Gramfort, enseignant-chercheur

Par ailleurs, Florence d'Alché Buc organisera le workshop Learning on Distributions, Functions, Graphs and Groups.

Le but de ce workshop sera de :

  • discuter de nouvelles considérations théoriques et applications liées à l'apprentissage avec des données non standard,
  • explorer les orientations futures de la recherche en réunissant des praticiens ayant une expertise dans le domaine et des outils algorithmiques, et des théoriciens intéressés à fournir une méthodologie solide,
  • accélérer les avancées de cette zone récente et de l'arsenal d'application.

Enfin, Stephan Clémençon et Anna Korba présenteront leurs travaux sur Ranking Median Regression: Learning to Order through Local Consensus lors du Workshop Discrete Structures in Machine Learning 2017.

Du 4 au 9 décembre 2017, au Long Beach Convention Center, Long Beach, California.

Programme et inscription