Première distribution publique de Marmote et MarmoteMDP
Marmote est une bibliothéque logicielle et une interface de programmation C++ pour spécifier des chaines de Markov (espace d’états et transitions) et les résoudre via une large variété de méthodes. MarmoteMDP est dédiée à la modélisation des processus de décision Markoviens (MDP).
La première distribution publique de ces deux bibliothèques est disponible sur le site web qui fournit aussi les instructions d’installation, la documentation et de nombreux exemples.
Offres d’emploi
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Nouveaux arrivants
1/1/2025: Adrien Sardi nous rejoint comme doctorant chez Nokia. Bienvenue! 1/11/2024: Yaiza Bermudez nous rejoint comme doctorante. Bienvenue! 15/9/2024: Madhu Dhiman, doctorante de l’IIT Bombay, nous rejoint pendant 3 mois. Bienvenue! 1/9/2024: Daniel Ravi nous rejoint comme stagiaire. Bienvenue! 1/5/2024:…
Visites passées
Andrea Canales et Victor Bucarey, Assistant Professors à Universidad O’Higgins, Rancagua, Chile, et Fernando Ordóñez, Professor à Universidad de Chile à Santiago, Chile, nous ont rendu visite du 5 au 11 décembre 2024. La visite était dans le cadre du…
Visites
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Séminaire NEO : Eduard Gorbunov, « Federated Learning Can Find Friends That Are Advantageous and Help with Low-Resource Machine Translation »
Titre : Federated Learning Can Find Friends That Are Advantageous and Help with Low-Resource Machine Translation Résumé : In Federated Learning (FL), the distributed nature and heterogeneity of client data present both opportunities and challenges. While collaboration among clients can…
Réunion d’équipe
NEO tient une réunion périodique interne, nommée le NIM (NEO’s Internal Meeting). Mardi 26 novembre 2024: séminaire par Eduard Gorbunov. Mardi 12 novembre 2024: présentation par Diego Goldsztajn. Mardi 29 octobre 2024: présentation par Samir Perlaza. Mardi 15 octobre 2024: présentation…
Soutenance de Thèse
Caelin Kaplan, doctorant de l’équipe NEO, sous la direction de Giovanni Neglia, a soutenu sa thèse le vendredi 22 novembre 2024. Félicitations Caelin! Titre de la thèse: Inherent Trade-offs in Privacy-Preserving Machine Learning
Séminaire NEO : Diego Goldsztajn, « Asymptotically optimal policies for weakly coupled Markov decision processes »
Conférencier : Diego Goldsztajn, postdoctorant au sein de l’équipe NEO, travaillant avec Konstantin Avrachenkov Titre : Asymptotically optimal policies for weakly coupled Markov decision processes Horaire et date : 12 Novembre 2024 à 15 heures, Inria (Lagrange Gris), Sophia Antipolis Résumé : We will consider…
Séminaire NEO : Samir Perlaza, « The Generalization Error of Machine Learning Algorithms »
Conférencier : Samir Perlaza, membre permanent de l’équipe NEO Titre : The Generalization Error of Machine Learning Algorithms Horaire et date : 29 Octobre 2024 à 14 heures, Amphithéâtre Morgenstern (bâtiment Kahn), Inria, Sophia Antipolis Enregistrement vidéo : Bientôt disponible !…
