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Ingénieur de formation, Murat s'intéresse particulièrement à l'application de la théorie à la résolution de problèmes concrets. Il se spécialise dans la conception d'algorithmes d'optimisation pour les modèles d'apprentissage automatique. Grâce à des algorithmes efficaces, le temps d'entraînement des modèles peut être considérablement réduit, permettant ainsi aux chercheurs de tester et de sélectionner rapidement le modèle le plus adapté au problème étudié, qu'il s'agisse de systèmes de recommandation ou de débruitage d'images. Murat a obtenu son doctorat au département de statistique de l'université de Stanford. Il est titulaire d'une maîtrise en informatique de Stanford et de baccalauréats en génie électrique et en mathématiques de l'Université de Bogazici en Turquie. Auparavant, Murat était chercheur postdoctoral chez Microsoft Research. Il publie régulièrement à la conférence NIPS, l'une des plus prestigieuses en apprentissage machine, et ses articles sont publiés dans les revues Annals of Statistics et JMLR.