سلسلة ندوات مركز بحوث الأمن الرقمي - د. غابرييل بيري

العنوان:

النقل الأمثل للتعلم الآلي

الملخص:

اكتسب مفهوم النقل الأمثل مؤخراً الكثير من الاهتمام في مجال التعلم الآلي، إذ يعد أداة طبيعية لمقارنة توزيعات الاحتمالات بطريقة هندسية سليمة، كما يوجد له العديد من التطبيقات في مجال التعلم الخاضع للإشراف (باستخدام وظائف الخسارة الهندسية) والتعلم غير الخاضع للإشراف (لأداء تركيب النموذج التوليدي). وعلى الرغم من ذلك يواجه نموذج النقل الأمثل من مسألة الأبعاد التي تتطلب عدداً من العينات المتنامية بصورة كبيبرة مع البعد. سأشرح في هذا الحديث كيفية الاستفادة من طرق التنظيم الإنتروبي لتحديد وظائف الخسارة الفعالة حسابياً واستخدام النقل الأمثل من خلال العينات الأكثر تعقيداً.

السيرة الذاتية:

يشغل غابرييل بيري منصب باحث أول في المركز الوطني للبحث العلمي، وهو أيضاً بروفيسور في المدرسة العليا في باريس. وتضمنت مسيرته المهنية العمل في مجالات الرياضيات التطبيقية والتصوير والتعلم الآلي، كما حصل على منحتين من مجلس البحوث الأوروبي (بدءاً من عام 2010 وفي عام 2017)، وحاز على جائزة بليز باسكال من الأكاديمية الفرنسية للعلوم في عام 2017، وجائزة ماجين من الاتحاد الرياضي الإيطالي في عام 2019 والميدالية الفضية من المركز الوطني الفرنسي للبحث العلمي في عام 2021. وكان د. بيري من ضمن المدعوين للتحدث في المؤتمر الأوروبي للرياضيات في عام 2020، وشغل أيضاً منصب نائب مدير معهد بريري للذكاء الاصطناعي ومدير مركز "ENS" لعلوم البيانات والمدير السابق لـ "GdR CNRS MIA"، كما كان رئيس وحدة باريس التابعة للمختبر الأوروبي للتعلم والأنظمة الذكية (ELLIS).