Je m’intéresse aux méthodes de tenseurs pour l’apprentissage automatique et à la conception d’algorithmes d’apprentissage pour les données structurées en utilisant l’algèbre linéaire et multilinéaire (par exemple, les méthodes spectrales).

Depuis septembre 2018, je suis professeur adjoint à Mila et au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal. Je suis titulaire de la Chaire de recherche du Canada CIFAR AI (CCAI) depuis mars 2019. Avant de rejoindre l’UDEM, j’étais un chercheur postdoctoral au laboratoire de raisonnement et d’apprentissage de l’Université McGill, où j’ai travaillé avec Prakash Panangaden, Joelle Pineau et Doina Precup.

J’ai obtenu mon doctorat en 2016 à AMU, où j’ai travaillé dans l’équipe Qarma (Machine Learning et Multimedia), sous la supervision de François Denis et Hachem Kadri. Auparavant, j’avais obtenu une maîtrise en informatique fondamentale de l’AMU et une licence en informatique de la même université en formation à distance.

• Les publications de Guillaume Rabusseau sont disponibles ici : https://www-labs.iro.umontreal.ca/~grabus/index.php?page=Publications