Sébastien Le Digabel
Membre, GERAD
Professeur titulaire, Département de mathématiques et de génie industriel, Polytechnique Montréal, Canada
Formation
Cahiers du GERAD
Publications
Nouvelles
Titre : Optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones profonds
Félicitations aux professeurs Sébastien Le Digabel, Charles Audet, Andrea Lodi et Dominique Orban! Cette subvention d'un montant total de 781 500 $ est un partenariat avec Huawei Technologies et portera sur "Numerical Optimization and Machine Learning".
Cet article, paru dans la prestigieuse revue Nature, montre qu’en France, de nombreux malades de la COVID-19 n’ont pas consulté ni alerté la santé publique de leur condition, menant à une sous-détection problématique des cas. Cette étude est basée sur un modèle mathématique dont les paramètres ont été optimisés grâce au logiciel NOMAD développé au GERAD par l’équipe des professeurs Charles Audet et Sébastien Le Digabel et les associés de recherche Viviane Rochon Montplaisir et Christophe Tribes. Ce logiciel d’optimisation de boîtes-noires est en développement continu depuis une vingtaine d’années et constitue l’état de l’art en optimisation sans dérivées.
Activités
Sébastien Le Digabel – Département de mathématiques et de génie industriel, Polytechnique Montréal, Canada Stéphane Alarie – Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), Canada
Miguel Diago Martinez – Polytechnique Montréal, Canada