Postdoctoral researcher at Università of Torino
Ha conseguito un doppio dottorato con lode presso l'Institut Polytechnique de Paris (Francia) e l'Università di Torino (Italia) nel 2023. La sua ricerca si concentra principalmente sul deep learning per l'imaging medico, con interessi sull'apprendimento contrastivo, il neuroimaging, la multimodalità, il debiasing e la robustezza. È anche membro del Laboratorio di Radiomica dell'ASL TO3 in Italia. È stato WP leader di “Datasets and neural models, Co.R.S.A. - Covid Radiographic imaging System base...
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Il Deep Learning(DL) è diventato di recente uno degli strumenti più diffusi per risolvere una varietà di compiti, spesso con prestazioni superiori rispetto ai precedenti metodi all'avanguardia. I modelli DL sono spesso in grado di apprendere rappresentazioni significative e astratte dei dati sottostanti. Tuttavia, nonostante i notevoli risultati ottenuti, i modelli DL devono ancora affrontare notevoli limitazioni. Questo intervento approfondirà questi limiti, esplorando questioni come l'efficien...