• 21 Citations
  • 1 h-Index
20162021

Research output per year

Si vous avez apporté des modifications à Pure, elles seront bientôt visibles.

Profil personnel

Diplômes

Master en philosophie (UCL, 2015)

Master en sciences informatiques (UCL, 2013)

Bachelier en sciences informatiques (UCL, 2011)

Diplômes

Master's degree in philosophy (UCL, 2015)

Master's degree in computer science (UCL, 2013)

Bachelor's degree in computer science (UCL, 2011)

Empreinte digitale Passez en revue plus en détail les thèmes de recherche où ADRIEN BIBAL est actif. Ces libellés thématiques proviennent des travaux de cette personne. Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

  • 3 Profils similaires

Réseau Collaboration externe récente au niveau des pays. Analysez le détail en cliquant sur les points.

Projets

Résultat de recherche

  • 21 Citations
  • 1 h-Index
  • 6 Article dans les actes d'une conférence/un colloque
  • 1 Rapport commissionné
  • 1 Article

Explaining the Black Box: when Law Controls AI

DE STREEL, A., BIBAL, ADRIEN., FRENAY, BENOIT. & LOGNOUL, M., 2020, Bruxelles: CERRE. 12 p.

Résultats de recherche: Livre/Rapport/RevueRapport commissionné

Accès ouvert
  • BIR: A Method for Selecting the Best Interpretable Multidimensional Scaling Rotation using External Variables

    Marion, R., Bibal, A. & Frenay, B., 4 févr. 2019, Dans : Neurocomputing. 342, p. 83-96 14 p.

    Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revueArticle

    File
  • Measuring Quality and Interpretability of Dimensionality Reduction Visualizations

    Bibal, A. & Frenay, B., 2019, SafeML ICLR Workshop. New Orleans, Louisiana

    Résultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférenceArticle dans les actes d'une conférence/un colloque

    Accès ouvert
    File
  • User-Based Experiment Guidelines for Measuring Interpretability in Machine Learning

    Bibal, A., Dumas, B. & Frenay, B., 2019, EGC Workshop on Advances in Interpretable Machine Learning and Artificial Intelligence. Metz

    Résultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférenceArticle dans les actes d'une conférence/un colloque

    Accès ouvert
    File
  • Finding the Most Interpretable MDS Rotation for Sparse Linear Models based on External Features

    Bibal, A., Marion, R. & Frenay, B., 1 janv. 2018, 26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, p. 537-542 6 p. (ESANN 2018 - Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning).

    Résultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférenceArticle dans les actes d'une conférence/un colloque

    Accès ouvert
    File