ملادن كولار

حصل الأستاذ كولار قبل التحاقه بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي على درجة الدكتوراه في تعلّم الآلة من جامعة كارنيجي عام 2013، ويعمل أستاذًا في قسم علوم البيانات والعمليات في كلية مارشال للأعمال بجامعة جنوب كاليفورنيا. تركّز أبحاث الأستاذ كولار على الأساليب الإحصائية عالية الأبعاد، والنماذج البيانية الاحتمالية، وتقنيات التحسين القابلة للتوسع،  بهدف الكشف عن البُنى ذات المغزى والأهمية العلمية من البيانات القابلة للملاحظة. وتقديرًا لمساهماته المتميزة في هذه المجالات، حاز على جائزة جونيور ليو بريمان لعام 2024، ويعمل حاليًا محرّرًا مشاركًا في عدد من المجلات العلمية المرموقة، بما في ذلك: مجلة بحوث تعلّم الآلة، حوليات الإحصاء، ومجلة الإحصاء الحاسوبي والبياني، ومجلة نيو إنغلاند للإحصاء في علم البيانات.

• دكتوراه في تعلّم الآلة من جامعة كارنيجي ميلون
• بكالوريوس في هندسة الحاسوب من جامعة زغرب

• جائزة جونيور ليو بريمان لعام 2024
• أستاذ زائر عالمي في الجامعة التقنية في ميونخ لعام 2021
• زميل هيئة التدريس من جون تينسلي أودن (جيه، تي، أودن) 2015
• تنويه شرفي في جوائز أطروحات مجموعة الاهتمام الخاصة باكتشاف المعرفة والتنقيب في البيانات، 2014
• زمالة أبحاث سيمونز – بيركلي، 2013
• زمالة فيسبوك، 2010–2011
• جائزة رئيس جامعة زغرب، 2006
• جائزة زنانوست من مؤسسة العلوم الكرواتية، 2006
• جائزة ساينس لأفضل ورقة بحثية لمرحلة البكالوريوس في مجال العلوم التقنية، 2006
• جائزة يوسِب لونتشار لأفضل طالب في الدفعة، 2006
• منحة توب ستيبندييا،  2025
• منحة مرموقة تُمنح لأفضل 25 طالبًا في الدولة، 2005
• المركز السابع في مسابقة البرمجة لأوروبا الوسطى التابعة لجمعية الحوسبة، 2002
• مشارك في نسختي 2001 و2003 من المسابقة نفسها
• الميدالية البرونزية في الأولمبياد الدولي للمعلوماتية، 2001

• دراسة بعنوان: “Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with Bandit Feedback”، قام بإعدادها كل من، B. Zhao, L. Wang, Z. Liu, Z. Zhang, J. Zhou, C. Chen, and M. Kolar ، ونُشرت في مجلة بحوث تعلم الآلة، عام 2025.
• دراسة بعنوان:  “Statistical Inference for Networks of High-Dimensional Point Processes”، قام بإعدادها كل من  M. Kolar, and A. Shojaie، ونُشرت مجلة الجمعية الإحصائية الأمريكية،  عام 2024.  
• دراسة بعنوان: “Fully Stochastic Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Equality-Constrained Optimization Problems”، قام بإعدادها كل من Y. Fang, S. Na, M. W. Mahoney, M. Kolar، ونُشرت في مجلة جمعية الرياضيات الصناعية والتطبيقية حول الحسين، عام 2024.
• دراسة بعنوان:  “An Adaptive Stochastic Sequential Quadratic Programming with Differentiable Exact Augmented Lagrangians”، قام بإعدادها كل من S. Na, M. Anitescu, and M. Kolar ، ونُشرت في دورية البرمجة الرياضية، عام 2022.
• دراسة  بعنوان:  “Two-Sample Inference for High-Dimensional Markov Networks”، قام بإعدادها كل من B. Kim, S. Liu, , M. Kolar ، نُشرت في مجلة الجمعية الملكية الإحصائية – السلسلة ب، عام 2021.
• دراسة بعنوان: “Estimating Differential Latent Variable Graphical Models with Applications to Brain Connectivity”، S. Na, قام بإعدادها كل من M. Kolar, , O. Koyejo ، ونُشرت في دورية Biometrika ، عام 2021.
• دراسة بعنوان:  “Convergent Policy Optimization for Safe Reinforcement Learning”،  قام بإعدادها كل من Learning M. Yu, Z. Yang, M. Kolar, and Z. Wang ، ونُشرت في وقائع مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية (NeurIPS)، 2019.
• دراسة بعنوان: “ROCKET: Robust Confidence Intervals via Kendall’s Tau for Transelliptical Graphical Models”، قام بإعدادها كل من R. F. Barber and M. Kolar، ونُشرت في حوليات الإحصاء، عام 2018.
• دراسة بعنوان:  “Efficient Distributed Learning with Sparsity”، قام بإعدادها كل منT  J. Wang, M. Kolar, N. Srebro,. Zhang ، نُشرت في وقائع المؤتمر الدولي لتعلّم الآلة، 2017.
• دراسة بعنوان:  “Estimating Time-Varying Networks”، قام بإعدادها كل منT  M. Kolar, L.  Song, A. Ahmed,  و  E. P. Xing، ونُشرت في حوليات الإحصاء التطبيقي، 2010.