Cesa Bianchi Nicolo' Antonio

PROFESSORE ORDINARIO
SSD
INF/01 - INFORMATICA
Settore concorsuale
01/B1 - INFORMATICA

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Via Celoria, 18

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02503 16280
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Mercoledì 9:30-12:30
Luogo di ricevimento
via Celoria 18, stanza 7007

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Pubblicazioni
  • Cooperative Online Learning: Keeping your Neighbors Updated / N. Cesa-Bianchi, T. Cesari, C. Monteleoni (PROCEEDINGS OF MACHINE LEARNING RESEARCH). - In: Algorithmic Learning Theory / [a cura di] A. Kontorovich, G. Neu. - [s.l] : PMLR, 2020. - pp. 234-250 (( Intervento presentato al 31. convegno International Conference on Algorithmic Learning Theory tenutosi a San Diego nel 2020.
  • Stochastic Bandits with Delay-Dependent Payoffs / L. Cella, N. Cesa Bianchi - In: Proceedings of the Twenty Third International Conference on Artificial Intelligence and Statistics / [a cura di] S. Chiappa, R. Calandra. - [s.l] : PMLR, 2020. - pp. 1168-1177
  • Treatment of Acromegalic Osteopathy in Real-Life Clinical Practice: The BAAC (Bone Active drugs in ACromegaly) Study / G. Mazziotti, C. Battista, F. Maffezzoni, S. Chiloiro, E. Ferrante, N. Prencipe, L. Grasso, F. Gatto, R. Olivetti, M. Arosio, M. Barale, A. Bianchi, M. Cellini, I. Chiodini, L. De Marinis, G. Del Sindaco, C. Di Somma, A. Ferlin, E. Ghigo, A. Giampietro, S. Grottoli, E. Lavezzi, G. Mantovani, E. Morenghi, R. Pivonello, T. Porcelli, M. Procopio, F. Pugliese, A. Scillitani, A.G. Lania. - In: THE JOURNAL OF CLINICAL ENDOCRINOLOGY AND METABOLISM. - ISSN 0021-972X. - (2020). [Epub ahead of print]
  • Dynamic Pricing with Finitely Many Unknown Valuations / N. Cesa-Bianchi, T. Cesari, V. Perchet (PROCEEDINGS OF MACHINE LEARNING RESEARCH). - In: Algorithmic Learning Theory / [a cura di] A. Garivier, S. Kale. - [s.l] : PMLR, 2019. - pp. 247-273 (( Intervento presentato al 30. convegno International Conference on Algorithmic Learning Theory tenutosi a Chicago nel 2019.
  • Distribution-Dependent Analysis of Gibbs-ERM Principle / I. Kuzborskij, N. Cesa-Bianchi, C. Szepesvari (PROCEEDINGS OF MACHINE LEARNING RESEARCH). - In: Conference on Learning Theory / [a cura di] A. Beygelzimer, D. Hsu. - [s.l] : PMLR, 2019. - pp. 2028-2054 (( Intervento presentato al 32. convegno Learning Theory tenutosi a Phoenix nel 2019.