E-mail senden E-Mail Adresse kopieren

E-Mail

Adresse

Im Oberen Werk 1
66386 St. Ingbert (Germany)

Weitere Informationen

Kurzbiografie

Dr. Krikamol Muandet ist Tenure-Track-Faculty (Fast Track) am CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit. Von 2018 bis 2022 war er Forschungsgruppenleiter in der Abteilung Empirische Inferenz am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen. Von Januar 2016 bis Dezember 2017 war er Dozent in der Abteilung Mathematik an der naturwissenschaftlichen Fakultät der Mahidol University in Thailand. Unter der Leitung von Prof. Bernhard Schölkopf promivierte er summa cum laude zu Kernel-Methoden im maschinellen Lernen. Zuvor schloss er sein Master-Studium in maschinellem Lernen am University College London (UCL) mit Auszeichnung ab. Am UCL arbeitete er hauptsächlich in der Gatsby Computational Neuroscience Unit bei Prof. Yee Whye Teh.

CV: Letzte Stationen

Seit 2022
Tenure-Track Faculty am CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit
2018 - 2022
Forschungsgruppenleiter im Empirical Inference Department am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
2016 - 2017
Lecturer im Fachbereich Mathematik, Faculty of Science, Mahidol Universität in Thailand

Veröffentlichungen von Krikamol Muandet

Jahr 2022

Konferenz / Medium

PMLR
A Witness Two-Sample Test.

Konferenz / Medium

International Conference on Machine Learning (ICML)
Functional Generalized Empirical Likelihood Estimation for Conditional Moment Restrictions.

Jahr 2021

Artikel

Journal of Machine Learning Research

Konferenz / Medium

International Conference on Machine Learning (ICML)
Conditional Distributional Treatment Effect with Kernel Conditional Mean Embeddings and U-Statistic Regression.

Konferenz / Medium

International Conference on Machine Learning (ICML)
Proximal Causal Learning with Kernels: Two-Stage Estimation and Moment Restriction.

Jahr 2020

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
A Measure-Theoretic Approach to Kernel Conditional Mean Embeddings.

Jahr 2019

Konferenz / Medium

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Local Temporal Bilinear Pooling for Fine-Grained Action Parsing