Guy Wolf
Membre associé, UdeM

Mes sujets de recherche se situent à l’intersection de l’apprentissage automatique, des sciences des données et des mathématiques appliquées. En particulier, je suis intéressé par les méthodes d’exploration des données qui utilisent l’apprentissage des variétés et l’apprentissage profond géométrique. Je m’intéresse aussi aux applications d’analyse exploratoire des données biomédicales, surtout ceux qui portent sur les données de cellules uniques (p.ex. scRNA-seq et CyTOF).

Les étudiants au doctorat et à la maîtrise qui sont intéressés à faire de la recherche à l’intersection des mathématiques appliquées, de l’apprentissage machine et des sciences des données sont invités à communiquer avec moi par courriel.