Olof Mogren
Senior Researcher

Forskar inom maskininlärning och djupa neuronnät. Disputerade 2018 på Chalmers med avhandlingen "Representation learning for natural language". Fascinerad av tillämpningar inom språk men jobbar bredare än så, både med tillämpningar inom bildområdet men också lösningar med blandade datatyper samt mer grundläggande arbete.
Senior forskare och ledare av forskargruppen för deep learning. Doktorsexamen från Chalmers och organiserar RISE Learning Machines Seminars.
Jag arbetar med problem inom tillämpad AI där integritet, rättvisa och effektivitet är centralt. Detta inkluderar distribuerad inlärning, representationsinlärning för privacy och generative adversarial networks. Jag arbetar med många datamodaliteter, inklusive språk, bild och tal.
Några av våra pågående projekt inkluderar The Federated Learning Testbed, Swedish Medical Language Data Lab, AI Driven Financial Risk Assessment of Circular Business Models och Smart Fire Detection.
Mer information finns på min forskarsida: mogren.one (engelska).
- Adversarial representation learning for synthetic replacement of private attrib…
- Adversarial representation learning for private speech generation
- Blood Glucose Prediction with Variance Estimation Using Recurrent Neural Networ…
- Grammatical gender in Swedish is predictable using recurrent neural networks
- Semantic Segmentation of Fashion Images Using Feature Pyramid Networks
- Generative Modelling of Semantic Segmentation Data in the Fashion Domain
- Representation learning for natural language
- Automatic blood glucose prediction with confidence using recurrent neural netwo…