Mauro Maggioni
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Université Washington de Saint-Louis (Ph.D.) (jusqu'en )
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Université de Milan (jusqu'en ) Université Washington de Saint-Louis (Ph.D.) (jusqu'en ) |
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Mauro Maggioni est un mathématicien italien puis américain, spécialisé dans les techniques mathématiques pour l'analyse, la modélisation et l'extraction d'information à partir de grands ensembles de données qui conduisent à améliorer les algorithmes d'apprentissage machine.
Mauro Maggioni étudie à l'Università degli Studi di Milano où il obtient son bachelor of science puis son master en mathématiques. Il obtient son doctorat à l'Université de Washington à St. Louis en 2002 avec une thèse intitulée « On the Discretization of Continuous Wavelet Transforms and Frames » sous la direction de Guido Leopold Weiss et Edward Nathan Wilson[1]. Il travaille à l'université Yale en tant que Gibbs Assistant Professor, puis à l'université Duke en 2006 et à l'université Johns-Hopkins où il occupe une chaire Bloomberg[2].
Travaux
Avec Ronald Coifman à l'université Yale, il introduit pour la première fois en 2004 les ondelettes de diffusion (en)[3]. Il a travaillé sur leurs applications en apprentissage par renforcement[4].
Prix et distinctions
Il est élu fellow de l'American Mathematical Society en 2013[5]. Il est lauréat en 2007 du prix Popov.
