Gintare Karolina Dziugaite

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Membre Industriel Associé
Gintare Karolina Dziugaite
Chercheuse scientifique, ServiceNow Element AI
Gintare Karolina Dziugaite

Gintare Karolina Dziugaite est une chercheuse scientifique à ServiceNow Element AI et Membre industriel associé de Mila. Ses recherches combinent des approches théoriques et empiriques pour comprendre l’apprentissage profond, avec un accent sur la généralisation, l’optimisation et la compression des réseaux. Elle a apporté d’importantes contributions aux GANs, la compréhension de l’hypothèse des billets de loterie, PAC-Bayésien et la sécurité inconditionnelle liés à la théorie de l’information, ainsi que les non-vacuous generalization bounds. Avant de se joindre à ServiceNow, elle a obtenu son doctorat en apprentissage automatique à l’Université de Cambridge, sous la direction de Zoubin Ghahramani. Elle a étudié les mathématiques à l’Université de Warwick et a complété Partie III à l’Université de Cambridge, dans le cadre du « Master of Advanced Study » (MAS) en mathématiques appliquées.

Durant l’hiver 2017, elle a participé à long terme au programme Foundations of Machine Learning de l’Institut Simons pour la théorie informatique à l’Université de Berkeley, où elle a commencé à travailler sur la généralisation dans l’apprentissage profond. Elle est ensuite retournée à Simons en tant que fellow en 2019 pour le programme Foundations of Deep Learning. En 2020, elle a été membre de l’Institute for Advanced Study à Princeton, N.J., participant à l’Année spéciale sur l’optimisation, les statistiques et l’apprentissage automatique théorique.

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