Germain, Pascal
Ph.D, Professeur adjoint, Département d’informatique et de génie logiciel, Université Laval
Chaire en IA Canada-CIFAR
Membre académique associé, Mila
Chercheur membre, Institut intelligence et données (IID)
Chercheur membre, Centre de recherche en données massives (CRDM)
À titre de chercheur en apprentissage automatique, Pascal Germain a contribué aux algorithmes d'adaptation de domaine et à la théorie PAC-Bayésienne de l'apprentissage. Avant d'être professeur en informatique, il fut chargé de recherche à Inria (France).
Principaux travaux :
Réseaux de neurones antagonistes au domaine (Domain Adversarial Neural Networks),
Apprentissage PAC-bayésien (PAC-Bayesian learning)
Champs d'expertise :
- Théorie statistique de l’apprentissage automatique
- Adaptation de domaine
- Apprentissage de représentation
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