Machines learn best when they have lots of data, but large datasets are not always easy to come by. Canada CIFAR AI Chair Hugo Larochelle is advancing research in few shot learning, a technique commonly employed in computer vision. Hugo is looking at ways to make systems faster and more accurate in the absence of lots of training data, a feat that could make machine learning more accessible for broader audiences. Hugo is an associate fellow in the CIFAR Learning in Machines & Brains program, a faculty member of Mila, a professor at the Université de Montréal. He leads the Google Brain group in Montréal.
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Les cerveaux derrière l’IA : Hugo Larochelle
Les machines apprennent mieux quand elles ont accès à de nombreuses données, mais il n’est pas toujours facile d’obtenir de gros ensembles de données. Hugo Larochelle, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, fait progresser la recherche dans le domaine de l’apprentissage à partir de peu de données (few-shot learning), une technique couramment utilisée en vision par ordinateur. Hugo cherche à rendre les systèmes plus rapides et plus précis en l’absence de nombreuses données d’entraînement, un exploit qui pourrait rendre l’apprentissage automatique accessible à un public plus large. Hugo est membre associé du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, membre du corps professoral de Mila et professeur à l’Université de Montréal. Il dirige le groupe Google Brain à Montréal.
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