ru

Новости

09.06.2020
Поздравляем!

Поздравляем!

Статья сотрудников Лаборатории им. П.Л. Чебышева Вячеслава Боровицкого и Петра Мостовского «Efficiently sampling functions from Gaussian process posteriors» была принята к печати в сборнике 37-й Международной конференции по машинному обучению (ICML).
Международная конференция по машинному обучению (ICML) — ведущая научная конференция, одна из двух самых крупных (вместе с NeurIPS) и влиятельных конференций по исследованиям в области машинного обучения и искусственного интеллекта во всем мире. ICML проводится ежегодно при поддержке Международного общества машинного обучения (IMLS). Сборники данной конференции традиционно являются одними из наиболее престижных рецензируемых изданий в области, не уступая ни другим сборникам конференций, ни журналам.

Статья — результат коллаборации с коллегами James T. Wilson, Alexander Terenin из Imperial College London и Marc Peter Deisenroth (DeepMind Chair in Artificial Intelligence, University College London).
Работа посвящена моделям, основанным на гауссовских процессах — золотому стандарту для задач машинного обучения, в которых количественная оценка неопределенности играет ключевую роль. В статье предлагается новый подход к моделированию апостериорных процессов, который сочетает в себе высокую точность и вычислительную эффективность как на этапе тренировки процесса, так и на этапе получения траекторий. Демонстрируются приложения описанного подхода к задачам оптимизации (Bayesian optimization, Thompson sampling) и обучения с подкреплением (data efficient reinforcement learning).В мета-рецензии было отмечено, что статья является одной из самых выдающихся работ конференции этого года.

 

Администрация и сотрудники Лаборатории им. П.Л. Чебышева и Факультета математики и компьютерных наук поздравляют коллег и желают им дальнейших научных успехов!

[UPD] Статья Вячеслава Боровицкого и Петра Мостовского была удостоена награды «Honorable mention award for Outstanding Paper at ICML 2020».