Sebastian Nowozin

Sebastian Nowozin développe de nouveaux algorithmes et modèles pour l'intelligence artificielle et les applications d'apprentissage automatique.

Les recherches actuelles de Nowozin portent sur les domaines suivants: 1. méthodes d'apprentissage en profondeur probabilistes pour un apprentissage non supervisé et une prédiction structurée semi-supervisée; 2. les conséquences d'une spécification erronée du modèle sur l'estimation et les problèmes de décision; 3. comprendre la complexité des agents afin d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage; 4. concevoir des modèles de raisonnement et de planification.

En termes de méthodologie, Nowozin s'intéresse à la prédiction structurée, à l'apprentissage en profondeur, aux méthodes de Monte Carlo et à la théorie de la décision.

Les travaux de Nowozin ont trouvé des applications industrielles dans la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique dans le nuage, la reconnaissance des gestes, le traitement d'images statistiques, l'optimisation numérique et l'imagerie par temps de vol.

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