Emilie Kaufmann (nacida en 1987) [1] es una estadística y científica informática francesa especializada en aprendizaje automático , y especialmente conocida por su investigación sobre el problema de las máquinas tragamonedas . Es investigadora del Centro Nacional de Investigación Científica (CNRS) de Francia, asociado al Centro de Investigación en Informática, Señales y Automatización de Lille (CRIStAL) de la Universidad de Lille .
Kaufmann estudió matemáticas en la Universidad de Estrasburgo , obtuvo una licenciatura en 2009 y aprobó la agregación en matemáticas en 2010. En 2011 obtuvo una maestría en aprendizaje estadístico de la École normale supérieure Paris-Saclay y completó su doctorado. .D. en 2014 en Télécom París . [2] Su tesis fue Analyse de stratégies bayésiennes et fréquentistes pour l'allocation séquentielle de ressources , supervisada por Olivier Cappé y Aurélien Garivier. [3]
Después de una investigación postdoctoral en el proyecto sobre Dinámica de Redes Geométricas (DYOGENE) con el Instituto Francés de Investigación en Ciencias de la Computación y Automatización (Inria) en París, se unió al CNRS y al grupo de Aprendizaje Secuencial (SequeL) de CRIStAL en 2015. [2] El proyecto SequeL fue sucedido en 2020 por el proyecto relacionado Scool, sobre el problema de toma de decisiones secuencial bajo incertidumbre, aprendizaje bandido y aprendizaje de refuerzo, y Kaufmann pasó a formar parte del equipo Scool. [4]
Kaufmann fue uno de los dos ganadores del Premio Jacques Neveu 2014 de la Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles , que reconoce las mejores disertaciones francesas en matemáticas y estadística de ese año. [5]