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Avec une formation en génie, Murat a un vif intérêt pour l’application de la théorie à la résolution de problèmes réels. Son principal intérêt porte sur la conception d’algorithmes d’optimisation pour des modèles d’apprentissage automatique. Grâce à des algorithmes efficaces, le temps d’entraînement du modèle peut être considérablement réduit, permettant aux chercheurs de tester et de sélectionner efficacement le meilleur modèle pour le problème en question, qu’il s’agisse de systèmes de recommandation ou de réduction du bruit d’image. Murat a complété son doctorat au département de statistiques de l’Université Stanford. Il détient une maîtrise en informatique de Stanford et un baccalauréat en génie électrique et mathématiques de l’Université Bogazici en Turquie. Auparavant, Murat a été chercheur postdoctoral chez Microsoft Research. Murat publie régulièrement lors de la conférence d’apprentissage automatique de premier plan noté NIPS, et publie des articles dans les Annals of Statistics et le JMLR.