Organizing Committee
Comité d’organisation
Elsa Cazelles (CNRS – Université de Bordeaux)
Aymeric Dieuleveut (École Polytechnique)
Mathurin Massias (INRIA Lyon)
Thomas Moreau (INRIA Saclay)
Lorenzo Rosasco (University of Genoa)
IMPORTANT WARNING: Scam / Phishing / SMiShing ! Note that ill-intentioned people may be trying to contact some of participants by email or phone to get money and personal details, by pretending to be part of the staff of our conference center (CIRM). CIRM and the organizers will NEVER contact you by phone on this issue and will NEVER ask you to pay for accommodation/ board / possible registration fee in advance. Any due payment will be taken onsite at CIRM during your stay.
The core interest of the Learning and Optimization in Luminy conference is the study of interactions between learning and optimization. From text translation to image generation to health applications, the practical successes of machine learning are ubiquitous, and have been strongly stimulated by the increase in model size. This ever-increasing size of successful models raises many questions, from ownership to environmental impact, calling for the development of new statistical modeling tools and better optimization techniques.
The conference program will therefore focus on three topics related to this crucial challenge of modern learning: frugal learning, optimal transportation and collaborative optimization. These topics, which are interesting in their own right, are also deeply interconnected in the search for more sustainable approaches to machine learning. Learning and Optimization in Luminy 2024 aims at gathering young research and experts from those fields, to discover advances in the field and stimulate novel collaborations.
The most influential and internationally recognized researchers in the different fields mentioned above will be invited to present their most innovative work. This interdisciplinary scientific dissemination will also benefit young researchers, as doctoral and post-doctoral students will also be invited. Finally, time slots will be specially dedicated to encourage the setting up of working groups.
Le sujet central de la conférence Apprentissage et Optimisation à Luminy 2024 est l’étude des interactions entre apprentissage et optimisation. De la traduction de textes à la génération d’images en passant par les applications de santé, les succès pratiques de l’apprentissage automatique sont omniprésents, et ont été fortement stimulés par l’augmentation de la taille des modèles. Cette taille toujours plus massive des modèles performants soulève de nombreuses questions, de la propriété à l’impact environnemental, appelant le développement de nouveaux outils de modélisation statistique et de meilleures techniques d’optimisation.
Le programme de la conférence se concentrera donc sur trois sujets liés à ce défi crucial de l’apprentissage moderne : l’apprentissage frugal, le transport optimal et l’optimisation collaborative. Ces sujets, qui sont intéressants en eux mêmes, sont aussi profondément interconnectés dans la recherche d’approches plus durables de l’apprentissage automatique. Apprentissage et Optimisation à Luminy 2024 vise à rassembler les jeunes chercheurs et les experts de ces domaines, afin de découvrir les avancées dans le domaine et de stimuler de nouvelles collaborations.
Les chercheurs les plus influents et reconnus internationalement dans les différents domaines mentionnés ci-dessus seront invités à présenter leurs travaux les plus innovants. Cette diffusion scientifique interdisciplinaire profitera également aux jeunes chercheurs, puisque des doctorants et des post-doctorants seront également invités. Enfin, des créneaux horaires seront spécialement dédiés pour encourager la mise en place de groupes de travail.
SPEAKERS
Dan Alistarh (Institute of Science and Technology Austria)
Claire Boyer (Sorbonne Université)
Charlotte Bunne (ETH Zurich)
Coralia Cartis (University of Oxford)
Antonin Chambolle (Dauphine Université Paris)
Laetitia Chapel (Université Bretagne Sud)
Sinho Chewi (MIT)
Lenaïc Chizat (EPFL)
Rémi Flamary (École Polytechnique)
Suriya Gunasekar (Microsoft Research Redmond)
Michael Jordan (University of California, Berkeley)
Gauri Joshi (Carnegie Mellon University)
Sai Praneeth Karimireddy (University of California, Berkeley)
Anastasia Koloskova (EPFL)
Anna Korba (ENSAE Paris)
Giulia Luise (Microsoft Research AI4Science)
Cuturi Marco (ENSAE Paris)
Nina Miolane (University of California Santa Barbara)
Aryan Mokhtari (University of Texas at Austin)
Angelia Nedich (Arizona State University)
Jonathan Niles-Weed (New York University)
Peter Ochs (University of Tübingen)
Asuman Ozdaglar (MIT)
Thomas Pock (Graz University of Technology)
Aram-Alexander Pooladian (New York University)
Clarice Poon (University of Bath)
Audrey Repetti (Heriott-Watt University)
Mark Schmidt (University of British Columbia)
Virginia Smith (Carnegie Mellon University)
Taiji Suzuki (University of Tokyo)
Silvia Vill (University of Genoa)
Soledad Villar (Johns Hopkins University)