Exzellenzcluster – Maschinelles Lernen für die Wissenschaft
Lebenslanges Reinforcement Learning
Dr. Claire Vernade ist Leiterin der unabhängigen Forschungsgruppe "Lebenslanges Reinforcement Learning" an unserem Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen". In der DFG-Ausschreibung 2022 zu "Methoden der Künstlichen Intelligenz" wurde sie für eine Emmy Noether-Nachwuchsgruppe ausgewählt.
Forschungsschwerpunkte
Das Lifelong Reinforcement Learning Lab untersucht Probleme des interaktiven maschinellen Lernens, bei denen Feedbackschleifen und langfristige Auswirkungen von Entscheidungen berücksichtigt werden müssen, um Agenten zu trainieren. Insbesondere wollen wir Agenten entwickeln, die Veränderungen in der Umgebung vorhersehen und adaptive und stichprobeneffiziente Verhaltensweisen zeigen, die sich durch Erfahrung verbessern.
Seit 2023 ist Claire Gruppenleiterin an der Universität Tübingen, im Exzellenzcluster Maschinelles Lernen für die Wissenschaft. Im Rahmen der KI-Initiative der DFG wurde sie 2022 mit einem Emmy Noether-Preis ausgezeichnet.
Unter der Leitung von Prof. Csaba Szepesvari war sie ab November 2018 als Research Scientist bei DeepMind in London im Foundations-Team tätig. An der Universität Magdeburg war sie 2018 Postdoc bei Prof. Alexandra Carpentier und arbeitete zeitgleich als Applied Scientist bei Amazon in Berlin. Im Oktober 2017 promovierte sie an der Telecom ParisTech unter der Betreuung von Prof. Olivier Cappé.
Ihre Forschung befasst sich mit sequentieller Entscheidungsfindung. Dabei geht es vor allem um Bandit-Probleme und theoretisches Reinforcement Learning, aber ihr Forschungsinteresse gilt auch der Learning Theory und fundierten Lernalgorithmen. Während sie konkrete Probleme im Auge behält, fokussiert sie auf theoretische Ansätze und bemüht sich um nachweislich optimale Algorithmen.
Kontakt
Dr. Claire Vernade, Ph.D
Lebenslanges Reinforcement Learning
Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme Max-Planck-Ring 4 Raumnr. 01.012 72076 Tübingen
