ICML 2021

ICML, Conférence internationale sur l’apprentissage statistique, est le premier rassemblement de professionnels dédié à l’avancement de cette branche de l’intelligence artificielle appelée aussi apprentissage automatique ou machine learning.

ICML est mondialement réputé pour la présentation et la publication de travaux de recherche de pointe sur tous les aspects de l’apprentissage utilisés dans des domaines étroitement liés tels que l’intelligence artificielle, les statistiques et la science des données, ainsi que dans d’importants domaines d’application tels que la vision artificielle, la biologie informatique, la reconnaissance de la parole ou la robotique.

ICML est l’une des conférences sur l’IA dont la croissance est la plus rapide au monde. Elle accueille des participants d’horizons très divers, des chercheurs universitaires et industriels aux entrepreneurs et ingénieurs, en passant par les étudiants et les post-doctorants.

Cette année, elle sera entièrement tenue en ligne. Les chercheurs de la chaire DSAIDIS y présenteront quatre articles :

Relative Positional Encoding for Transformers with Linear Complexity.[Arxiv]
Antoine Liutkus, Ondřej Cífka, Shih-Lun Wu, Umut Şimşekli, Yi-Hsuan Yang, Gaël Richard

Learning from Biased Data: A Semi-Parametric Approach. [PMLR]
Patrice Bertail, Stephan Clémençon, Yannick Guyonvarch, Nathan Noiry

Generalization Bounds in the Presence of Outliers: a Median-of-Means Study. [Arxiv]
Pierre Laforgue, Guillaume Staerman, Stephan Clémençon

Concentric Mixtures of Mallows Models for Top-k Rankings: Sampling and Identifiability. [Arxiv]
Fabien Collas, Ekhine Irurozki

2021|The Thirty-eighth International Conference on Machine Learning.