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Séminaire Apprenteo
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17 novembre 2009

The tradeoffs of Large-Scale Machine Learning.
Lundi 21 décembre à 10h30 LRI, salle 90
Leon Bottou (NEC Laboratories America )

 The tradeoffs of Large-Scale Machine Learning
During the last decade, data sizes have outgrown processor speed. Computing time is then the bottleneck. The first part of the presentation theoretically uncovers qualitatively different tradeoffs for the case of small-scale and large-scale learning problems. The large-scale case involves the computational complexity of the underlying optimization algorithms in non-trivial ways. Unlikely optimization algorithm such as stochastic gradient descent show amazing performance for large-scale machine learning problems. The second part makes a detailed overview of stochastic gradient learning algorithms, with both simple and complex examples.



Pour en savoir plus: http://digiteo-prog.lri.fr/wakka.php?wiki=ApprenTeo
News
George Manoussakis, lauréat 2018, prix de thèse (accessit) Charles Delorme
18 septembre 2018
George Manoussakis, est lauréat de prix de thèse (accessit) Ch. Delorme 2018. Il a soutenu sa thèse au LRI/Galac en Novembre 2017 sous la direction de J. Cohen et A. Deza. Depuis Septembre 2018 il est MdeC à l'Université de Versailles/Li-PaRAD.

TrackML dans Nature
21 janvier 2018
L'apprentissage automatique peut-il aider la physique des hautes énergies à découvrir et à caractériser de nouvelles particules ? TAO participe à l'organisation du challenge TrackML avec le CERN. La seconde phase de la compétition utilisera Codalab.

Un article de Isabelle Guyon sur la démocratisation de l'IA
19 mars 2018
Lien vers l'article paru dans le journal le monde :
http://www.lemonde.fr/acces-restreint/sciences/article/2018/04/08/a4544bd07cad09fe52980c0f82c08b34_5282548_1650684.html