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Guillaume Obozinski
Biographie
Il a reçu le diplôme de doctorat en Statistiques de l'Université de Californie à Berkeley en 2009. Post-doc puis chercheur dans les équipes Willow et Sierra à l'INRIA / Ecole Normale Supérieure à Paris jusqu'en 2012, il a été chercheur à l'Ecole des Ponts ParisTech à Paris jusqu'en 2018.
Ses domaines d'expertise sont principalement en apprentissage automatique, en statistique et en optimisation. Il a travaillé au fil du temps sur les méthodes d'apprentissage parcimonieux, les techniques d'optimisation pour l'apprentissage, les modèles graphiques probabilistes, l'apprentissage relationnel et les représentations vectorielles sémantiques. Il est intéressé par l'application de ces techniques à tous les domaines des data sciences, depuis la biologie computationnelle à l'analyse automatique d'images.
Enseignement & Phd
Cours
- Théorie de l'estimation: estimateurs du maximum de vraisemblance et des moments, famille exponentielle, information de Fisher, inégalité de Cramer-Rao, intervalles de confiance.
- Tests d'hypothèses: cadre de Neyman-Pearson, courbes ROC, exemples de tests paramétrique et non-paramétriques
- Introduction au Bootstrap
- Introduction à l'inférence bayésienne: a priori, a