שי מורן, חבר סגל בפקולטה שלנו וגם בפקולטה למדעי המחשב ובפקולטה למדעי הנתונים וקבלת החלטות, זכה יחד עם עמיתיו בפרס Best Paper Runner-Up של כנס NeurIPS, מהכנסים המובילים בעולם בלמידת מכונה. השנה הוגשו לכנס למעלה מ־21 אלף מאמרים, ומתוכם כ־6,000 בלבד התקבלו. מתוך כלל המאמרים, שבעה בלבד נבחרו כמצטיינים – והמאמר של שי הוא אחד מהם.
המאמר Optimal Mistake Bounds for Transductive Online Learning מציג פתרון לבעיה פתוחה ומרכזית הנחקרת כבר שלושה עשורים.
בצוות המחקר שותפים זאכרי צ'ייס, שהשלים פוסטדוקטורט בפקולטה שלנו, יונתן שפר, שהיה חוקר בפקולטה, וסטיב הנקה מאוניברסיטת פרדו. העבודה מציגה כימות מדויק של הפער בין למידה מקוונת סטנדרטית לבין למידה מקוונת בתרחיש טרנסדוקטיבי, ומדגימה גבולות שגיאה הדוקים שמבליטים את תפקידו של מידע לא מתויג בהקשרים מקוונים, בניגוד לתמונה המוכרת במסגרת PAC.
בחירתו של המאמר כ־Best Paper Runner-Up בכנס NeurIPS מדגישה את חשיבותו התיאורטית ואת תרומתו להבנת למידה חישובית. אנו מברכים את שי ואת עמיתיו על ההישג.
קישור לפוסט הרשמי של מארגני הכנס:
