Publié le 26/10/2017
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Le 09 novembre 2017, de 9h00 à 10h30

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Places disponibles : 30


Nous contacter : margot.correard@inria.fr

R&DV du Plateau Inria : Graphs in Machine Learning

Venez découvrir l’équipe Sequel !

Le jeudi 9 novembre 2017, de 9h à 10h au Plateau Inria d’EuraTechnologies, venez assister à une session consacrée au « Graphs in Machine Learning ».

Comment diffuser rapidement et à moindre coût un message ou une idée sur les réseaux sociaux ? Comment convaincre leurs membres de voter pour un candidat ou encore d’acheter un produit ?

La solution est simple: cibler les utilisateurs bénéficiant d’une grande notoriété qui se chargeront de diffuser l’information à votre place! Mais comment peut-on les localiser dans un réseau social tel que Facebook? Dans cette présentation, nous présenterons une méthode permettant de trouver des membres aussi influents que Justin Bieber, ou encore Lady Gaga !

L’intervenant

Michal Valko is a junior scientist in SequeL team at Inria Lille – Nord Europe, lead by Philippe Preux and Rémi Munos. He also teaches the course Graphs in Machine Learning at l’ENS Cachan. Michal is primarily interested in designing algorithms that would require as little human supervision as possible.

This means 1) reducing the “intelligence” that humans need to input into the system and 2) minimising the data that humans need spend inspecting, classifying, or “tuning” the algorithms. Another important feature of machine learning algorithms should be the ability to adapt to changing environments. That is why he is working in domains that are able to deal with minimal feedback, such as bandit algorithmssemi-supervised learning, and anomaly detection. Most recently he has worked on sequential algorithms with structured decisions where exploiting the structure can lead to provably faster learning. In the past the common thread of Michal’s work has been adaptive graph-based learning and its application to the real world applications such as recommender systems, medical error detection, and face recognition. His industrial collaborators include Adobe, Intel, Technicolor, and Microsoft Research. He received his PhD in 2011 from University of Pittsburgh under the supervision of Miloš Hauskrecht and after was a postdoc of Rémi Munos.

A la fin de cette présentation, profitez d’un moment d’échange avec Michal Valko qui répondra avec plaisir à vos questions et partagera vos réflexions.

Programme
09:00 – 09:15 : Café d’accueil
09:15 – 09:45 : Présentation
09:45 – 10:15 : Échanges

INSCRIVEZ-VOUS SANS PLUS TARDER

Pour en savoir plus :

Inria Lille – Nord Europe

 

EuraTechnologies

165 Avenue de Bretagne, Lille