Archer Yang

Biographie

Je suis professeur agrégé au Département de mathématiques et de statistiques de l'Université McGill et membre associé de l'École d'informatique et du programme des Sciences quantitatives de la vie.

Mes recherches portent sur trois thèmes interconnectés : l'apprentissage automatique statistique, les applications dans la découverte de médicaments et la génomique computationnelle et les soins de santé. Dans le domaine de l'apprentissage automatique statistique, je me concentre sur le développement de méthodes inspirées par la causalité, la réduction de la dimensionnalité et les modèles probabilistes afin de relever les défis posés par les données complexes à haute dimension. Dans le domaine de la découverte de médicaments, mon travail consiste à développer des modèles d'apprentissage automatique pour accélérer l'identification des médicaments candidats et améliorer la compréhension de l'efficacité et de la sécurité des médicaments. Dans le domaine de la génomique computationnelle et des soins de santé, je développe des techniques pour analyser les données génomiques, identifier les biomarqueurs et explorer la base génétique des maladies, dans le but d'améliorer la médecine de précision et de prédire les résultats pour les patients. Mon principal objectif est de faire le lien entre les méthodologies avancées basées sur les données et les applications ayant un impact sur la pharmacologie, la génomique et les soins de santé.

Les étudiants diplômés intéressés à travailler avec moi sont priés de s'adresser à Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle et au Département de mathématiques et de statistique de l'Université McGill. Les candidats peuvent également envisager des possibilités de co-supervision avec des membres du corps professoral du programme d'informatique de McGill.