Prabhat BS, MSc, PhD Candidate

Bio:

学歴：
アルバータ大学、人工知能における強化学習で博士号取得
テキサス大学オースティン校、コンピュータサイエンスで理学修士号取得
テキサス大学オースティン校、数学で理学士号、コンピュータサイエンスで理学士号取得

専門分野：
強化学習、機械学習、人工知能、コンピューターサイエンス、数学

略歴：
プラバットはヤフー、マイクロソフト、フェイスブックでソフトウェアエンジニアリングのインターンシップを修了しました。 UT Austinを卒業後、3年間日本に渡り、東京を拠点とするスタートアップで機械学習の研究とエンジニアリングを融合させた業務に携わりました。 プラバットの研究は、「Journal of Machine Learning Research」、「International Conference of Robotics and Automation」、「International Conference on Machine Learning」、「European Conference on Machine Learning」など、ロボティクスと機械学習の分野で発表されています。 プラバットの指導経験には、離散数学とデータ構造の入門コンピューターサイエンスコースのチューターとしての経験が含まれます。また。機械学習コースのティーチングアシスタントを務めて、機械学習ワークショップやカンファレンスでの論文発表に向けたサマーインターンの指導経験もあります。
博士課程での研究以外では、テニス、チェス、武道、ランニングを楽しんでおり、読書やお散歩が好きです。

研究発表：

• Yasuhiro Fujita, Prabhat Nagarajan, Toshiki Kataoka, and Takahiro Ishikawa. ChainerRL: A Deep Reinforcement Learning Library. Journal of Machine Learning Research (JMLR). 22(77):1-14, April 2021.
• Shin-ichi Maeda, Hayato Watahiki, Yi Ouyang, Shintaro Okada, Masanori Koyama, and Prabhat Nagarajan. Reconnaissance for Reinforcement Learning with Safety Constraints. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2021.
• Zhang-Wei Hong, Prabhat Nagarajan, and Guilherme J. Maeda Periodic Intra-Ensemble Knowledge Distillation for Reinforcement Learning. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2021.
• Aaron Havens, Yi Ouyang, Prabhat Nagarajan, and Yasuhiro Fujita. Learning Latent State Spaces for Planning through Reward Prediction. In Workshop on Deep Reinforcement Learning at the 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), December 2019.