Marzia Angela Cremona dirigera la nouvelle Chaire de recherche en apprentissage statistique IVADO
Félicitations à notre chercheure membre Marzia Angela Cremona, professeure à la Faculté des sciences et de génie de l’Université Laval, qui devient titulaire de la Chaire de recherche en apprentissage statistique, une chaire en intelligence artificielle dotée d’un budget de 500 000$ octroyée par IVADO avec le soutien financier des Fonds de recherche du Québec.
La professeure Cremona, spécialiste de l’apprentissage statistique, de la statistique appliquée et de la bio-informatique pourra multiplier les collaborations de recherche interdisciplinaires au cours des 5 prochaines années dans le cadre des travaux qu’elle mènera à la Chaire de recherche en apprentissage statistique, une chaire en intelligence artificielle dotée d’un budget de 500 000$ que vient de lui octroyer IVADO avec le soutien financier des Fonds de recherche du Québec.
Plus précisément, la Chaire vise le développement de méthodes d’apprentissage statistique pour les données complexes dans les sciences biomédicales et sociales. Elle se concentre sur les données fonctionnelles, c’est-à-dire les données qui varient sur un continuum et qui peuvent être représentées sous forme de courbes ou de surfaces.
À propos de Marzia Angela Cremona
Professeure adjointe, Faculté des sciences de l’administration, Université Laval
Marzia A. Cremona est professeure adjointe en science des données au département d’Opérations et Systèmes de Décision de l’Université Laval et chercheuse au centre de recherche du CHU de Québec– Université Laval. Elle a obtenu un doctorat en Modèles et Méthodes Mathématiques pour l’Ingénierie du Politecnico di Milano (Italie) et elle est arrivée à l’Université Laval après avoir travaillé pendant quatre ans à la Pennsylvania State University (États-Unis).
Ses intérêts de recherche portent sur le développement de méthodes statistiques et informatiques pour l’analyse de données complexes et de grande dimension et sur l’application de ces méthodes en biologie computationnelle. En effet, une grande partie de sa recherche se situe à l’interface entre la statistique et les sciences «omiques».
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