Un agent de planification inspiré par la conscience pour l’apprentissage par renforcement basé sur un modèle
Posted on22/11/2021
Note de la rédaction: ce billet a été publié à l’origine sur le site Web personnel de l’auteur et a été revu... En savoir plus
Ce climat n’existe pas : visualiser les impacts de la crise climatique avec l’IA, une adresse à la fois
Posted on13/10/2021
Note de la rédaction : Cet article a été rédigé avec le soutien de l’équipe de « Ce climat n’existe pas ».... En savoir plus
Flight-SEIR : incorporer les données de vol pour améliorer la modélisation épidémiologique et la prévention d’éclosions de maladies infectieuses
Posted on03/08/2021
A modified version of the standard SEIR model that incorporates COVID-infected flights in and out of Canada could enable early detection of outbreaks, more accurately estimate the reproduction number of the disease and better evaluate the impact of travel restrictions and the implications of lifting these measures.
Voici SpeechBrain : Une boîte à outils polyvalente de traitement de la parole basée sur PyTorch
Posted on28/04/2021
Qu’est-ce que SpeechBrain ? SpeechBrain est une boîte à outils de traitement de la parole tout-en-un en code source libre, à la... En savoir plus
Les flux de travail en apprentissage profond s’améliorent grâce à l’optimisation des hyperparamètres avec Oríon
Posted on10/12/2020
Mila établit une collaboration avec IBM en vue du développement d’Oríon Les procédures d’optimisation des hyperparamètres (OH) sont d’une importance cruciale pour... En savoir plus
Méta-apprentissage prospectif pour l’apprentissage continu (La-MAML)
Posted on19/11/2020
Nous proposons le méta-apprentissage prospectif, un algorithme de méta-apprentissage rapide et en ligne permettant un apprentissage continu à partir de flux de données en continu, avec une modulation intégrée du taux d’apprentissage.
Vers une médecine personnalisée : comprendre la divergence entre l’inférence et la prédiction en biomédecine
Posted on08/10/2020
Dans un avenir où les prédictions pour un patient unique reposeront sur des mégadonnées biomédicales, il pourrait devenir essentiel que la modélisation pour l’inférence et la modélisation pour la prédiction soient à la fois liées et différentes.
Une collaboration avec Stony Brook Medicine pour construire un outil de prédiction de la gravité des pneumonies associées à la COVID-19
Posted on21/07/2020
Mila collabore avec Stony Brook Medicine. Une équipe dirigée par Joseph Paul Cohen construit un ensemble de données et des modèles publics pour prédire la gravité de la pneumonie COVID-19. Les premiers résultats sont prometteurs et les outils sont prêts pour une évaluation plus approfondie.
Apprendre de meilleures représentations par l’interpolation des états cachés
Posted on02/07/2020
Manifold Mixup est une méthode de régularisation simple et facile à implémenter qui améliore la généralisation des modèles d’apprentissage profonds.