Christopher Liaw remporte le Prix de doctorat Blair-Spearman 2021 de la SMC

OTTAWA (Ontario) – La Société mathématique du Canada (SMC) a le plaisir d’annoncer qu’elle décerne son Prix de doctorat Blair-Spearman 2021 de la SMC à Christopher Liaw (University of Toronto). Celui-ci recevra son prix à la Réunion d’hiver 2021 de la SMC qui se tiendra à Vancouver.

Christopher Liaw est un chercheur exceptionnel dont la recherche a contribué de façon fondamentale aux fondations mathématiques de l’apprentissage automatique. Sa thèse de doctorat adresse deux problèmes importants en apprentissage machine théorique.

Le premier problème concerne l’identification de la complexité d’échantillonnage des mélanges de gaussiennes ─ un problème ouvert qui persiste depuis longtemps et dont les solutions précédentes nécessitaient des suppositions supplémentaires. En collaboration avec Hassan Ashtiani, Shai Ben-David, Nick Harvey, Abbas Mehrabanian et Yaniv Plan, Liaw a pu présenter une caractérisation précise avec un minimum de suppositions. De plus, cette recherche a développé un nouvel outil pour l’apprentissage de distribution qui a depuis été appliqué afin de donner la complexité d’échantillonnage pour l’apprentissage des autres classes de distributions. Le résultat a été le prix 2018 de NeurIPS pour le meilleur article, une distinction extraordinaire.

Pour ce qui est du deuxième problème, relatif à l’apprentissage virtuel, Christopher Liaw considère les prévisions en ligne appuyées des conseils d’expert, ce qui est un modèle classique en théorie d’apprentissage. Il s’agit alors de trouver l’algorithme optimal qui choisit la distribution de la probabilité des experts selon laquelle chaque jour un expert reçoit la récompense et l’algorithme reçoit la récompense pour la distribution choisie. L’objectif est l’égalité (ou presque) entre le nombre total de récompenses reçues par l’algorithme à un moment donné et le nombre maximum de récompenses reçues par les experts audit moment. On sait depuis des décennies qu’il existe un algorithme dont la récompense est 𝑂(√𝑡 ln 𝑛) fois plus petite que le nombre de récompenses de l’expert et que cela est optimal jusqu’au nombre de constantes. La question ouverte de trouver la constante optimale a été posée depuis 1997. La recherche de Liaw (en collaboration avec Nick Harvey, Ed Perkins et Sikander Randhawa) a résolu ce problème pour n = 2.

Christopher Liaw a obtenu son doctorat à l’University of British Columbia en 2020 sous la direction de Nicholas Harvey. Il a reçu plusieurs prix, dont le Prix NeurIPS pour le meilleur article et les bourses CGS-M, PGS-D et PDF du CRSNG. Il a un dossier impressionnant de publication qui comprend trois articles dans des revues et dix communications aux colloques de sciences informatiques. Il est actuellement un chercheur postdoctoral à l’Université de Toronto.

À propos du Prix de doctorat Blair-Spearman de la SMC

Le Prix de doctorat récompense le travail exceptionnel d’un étudiant au doctorat en mathématiques. Il est attribué à une ou deux personnes qui ont reçu leur doctorat d’une université canadienne et dont l’ensemble du travail aux études supérieures est jugé le plus remarquable. Bien que la qualité de la thèse soit le critère le plus important (l’impact des résultats, la créativité du travail, la qualité de l’exposition, etc.), ce n’est pas le seul critère évalué. Les autres publications, les activités d’aide aux étudiant.e.s et les autres réalisations sont également prises en compte. À partir de 2021, le prix de doctorat de la SMC sera renommé le Prix de doctorat Blair-Spearman de la SMC.

À propos de la Société mathématique du Canada (SMC)

La SMC est le principal organisme national dont l’objectif consiste à promouvoir et à favoriser la découverte et l’apprentissage des mathématiques, et les applications qui en découlent. Les activités de la Société couvrent les mathématiques sous tous leurs aspects : congrès scientifiques, publications de documents de recherche et promotion de l’excellence dans des concours mathématiques qui récompensent les résultats exceptionnels des élèves.