Profil personnel

Domaines de compétence

Mes recherches sont liées à l'apprentissage automatique (machine learning), notamment en lien avec l'apprentissage robuste (label noise), les méthodes rapides (extreme learning, big data), les méthodes probabilistes, la classification, l'estimation de densité ou encore la sélection de caractéristiques (feature selection).  Je suis ouvert à toute collaboration et apprécie travailler sur de nouveaux sujets.  J'ai par exempe eu l'occasion de travailler sur des données biomédicales (analyse d'électrocardiogrammes) et géographiques (clustering de villes sur base du bâti).

Diplômes

2013    Docteur en sciences de l'ingénieur

2010    Master complémentaire en pédagogie universitaire et de l’enseignement supérieur

2007    Ingénieur civil en informatique, orientation intelligence artificielle

Domaines de compétence

Mes recherches sont liées à l'apprentissage automatique (machine learning), notamment en lien avec l'apprentissage robuste (label noise), les méthodes rapides (big data), les méthodes probabilistes, la classification, l'estimation de densité ou encore la sélection de caractéristiques (feature selection).  Je suis ouvert à toute collaboration et apprécie travailler sur de nouveaux sujets.  J'ai par exemple eu l'occasion de travailler sur des données biomédicales (analyse d'électrocardiogrammes) et géographiques (clustering de villes sur base du bâti).

Diplômes

2013    Docteur en sciences de l'ingénieur

2010    Master complémentaire en pédagogie universitaire et de l’enseignement supérieur

2007    Ingénieur civil en informatique, orientation intelligence artificielle

Prix/Distinctions

Qualification académique

Docteur ès sciences, Université Catholique de Louvain (UCL)

Empreinte digitale L’empreinte digitale est basée sur l’exploration du texte des documents scientifiques d’individus afin de créer un index de termes pondérés, qui définit les thèmes clés de chaque chercheur individuel.

Learning systems Ingénierie et Science des Matériaux
Feature extraction Ingénierie et Science des Matériaux
Labels Ingénierie et Science des Matériaux
Neural networks Ingénierie et Science des Matériaux
Experiments Ingénierie et Science des Matériaux
Electrocardiography Ingénierie et Science des Matériaux
Artificial intelligence Ingénierie et Science des Matériaux
Hidden Markov models Ingénierie et Science des Matériaux

Réseau Récente collaboration externe au niveau du pays. Découvrez tous les détails en cliquant sur les points.

Projets 2018 2021

Résultat de recherche 2007 2018

Intelligence artificielle : Comment l’enseigner pour modifier la représentation qu’en ont les jeunes

Smal, A., Henry, J., Olivier, B. & Frenay, B. 7 févr. 2018

Résultats de recherche: Contribution à un événement scientifique (non publié)Poster

Enseigner la programmation à l'université : challenges didactiques et pédagogiques

Frenay, B. 2017 L'informatique et le numérique dans la classe : qui, comment, pourquoi ?. Presses universitaires de Namur

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

Label-noise-tolerant classification for streaming data

Frenay, B. & Hammer, B. 30 juin 2017 2017 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2017 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Vol 2017-May, p. 1748-1755 8 p. 7966062

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

Labels
Vector quantization
Labeling
Learning systems
Big data

Enseigner la programmation à travers un EDI enrichi

Henry, J. & Frenay, B. janv. 2016

Résultats de recherche: Contribution à un événement scientifique (non publié)Poster

Information Visualisation and Machine Learning: Characteristics, Convergence and Perspective

Frenay, B. & Dumas, B. 29 avr. 2016 ESANN 2016: Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. i6doc.com publication, p. 623-628 6 p.

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

Learning systems
Visualization
Data reduction

Activités 2017 2017

  • 1 Evènement public/Débat

Printemps des sciences 2017

Dumas, B. (Conférencier), Thiran, P. (Conférencier), Frenay, B. (Conférencier), Florence Hainaut (Conférencier)
23 mars 2017

Activité: Participation ou organisation d'un événementEvènement public/Débat

Thèse

Algorithms for the Partition and Labelling of Natural Language Document Sets

Auteur: Puissant, J., 21 juin 2017

Superviseur: Cleve, A. (Président) & Frenay, B. (Promoteur)

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en informatique

Fichier

Analyzing, Understanding and Supporting the Evolution of Dynamic and Heterogeneous Data-Intensive Software Systems

Auteur: Meurice, L., 22 juin 2017

Superviseur: Cleve, A. (Promoteur), Englebert, V. (Président), Lanza, M. (Jury), Mens, T. (Jury), Frenay, B. (Jury) & Vanhoof, W. (Jury)

Thèse de l'étudiant: Doc typesDocteur en Sciences

Fichier

Big data en apprentissage automatique : comment les gérer ?

Auteur: Mignolet, A., 22 juin 2016

Superviseur: Frenay, B. (Promoteur) & Lambiotte, R. (Copromoteur)

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en informatique

Clustering with Decision Trees: Divisive and Agglomerative Approach

Auteur: Castin, L., 29 août 2017

Superviseur: Jacquet, J. (Président) & Frenay, B. (Promoteur)

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en informatique

Fichier

L’utilisation d’un outil d’analyse statique de code permet-il à des novices d’améliorer leur apprentissage de la programmation ?

Auteur: Bertrand, V., 31 août 2017

Superviseur: Jacquet, J. (Président), Frenay, B. (Promoteur) & Henry, J. (Copromoteur)

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en informatique

Fichier