Pablo Hernandez Leal

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Chercheur

Doctorat en informatique, Institut national d’astrophysique, d’optique et d’électronique (Mexique)

Pablo est chercheur au sein du groupe dirigé par Matt Taylor. Il s’intéresse à la question de savoir comment adapter à un système multiagent des algorithmes d’apprentissage initialement conçus pour des environnements d’agents uniques. L’un de ses objectifs est de s’appuyer sur les modèles et les concepts de la théorie des jeux, du raisonnement bayésien et de l’apprentissage par renforcement pour concevoir des algorithmes d’apprentissage multiagent efficaces dans un contexte d’interaction stratégique. 

Avant de se joindre à Borealis, Pablo a poursuivi des études à l’INAOE de Mexico et à la Washington State University, avant de devenir chercheur au CWI, le centre de recherche national en mathématiques et informatique des Pays-Bas.

Pablo est né et a grandi au Mexique et a gardé un penchant pour les tacos et les mets épicés. Depuis qu’il a vécu à Amsterdam pendant deux ans, il aime se rendre au travail à vélo, même si le climat canadien ne le lui permet pas toujours!

pablo.hernandez@borealisai.com

Domaines de recherche

Apprentissage par renforcement

Publications

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