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2020

Chaire de recherche Educ0Num : Approche interdisciplinaire de l’éducation à l’intelligence artificielle

COLLARD, ANNE-SOPHIE., HENRY, JULIE., Hernalesteen, A. & FRENAY, BENOIT., avr. 2020, Dossier IA & Éducation. Association française pour l’intelligence artificielle (AfIA), Vol 108.

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De-constructing Media-fueled Conceptions on Artificial Intelligence by Playing “Who’s who?”

Collard, A-S., Henry, J., Hernalesteen, A., Jacques, J. & Frenay, B., 2020, Proceedings of Media Education Summitt 2020.

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Ethical Adversaries: Towards Mitigating Unfairness with Adversarial Machine Learning

Delobelle, P., Temple, P., Perrouin, G., FRENAY, BENOIT., Heymans, P. & Berendt, B., 14 mai 2020, 1st workshop on Bias and Fairness in AI, co-located with ECMLPKDD 2020. 15 p.

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Explaining the Black Box: when Law Controls AI

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

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Explaining t-SNE Embeddings Locally by Adapting LIME

BIBAL, ADRIEN., Vu, V. M., Nanfack, G. & FRENAY, BENOIT., 2020, (Accepté/sous presse) Proceedings of the ESANN 2020 conference.

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Impact of Legal Requirements on Explainability in Machine Learning

BIBAL, ADRIEN., LOGNOUL, M., DE STREEL, A. & FRENAY, BENOIT., 2020, (Accepté/sous presse) ICML Law & Machine Learning Workshop.

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Legal requirements on explainability in machine learning

BIBAL, ADRIEN., LOGNOUL, M., DE STREEL, A. & FRENAY, BENOIT., 2020, Dans : Artificial Intelligence & Law. p. 1-21

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Legal Requirements on Explainability in Machine Learning

BIBAL, ADRIEN., LOGNOUL, M., DE STREEL, A. & FRENAY, BENOIT., 2020, (Accepté/sous presse) Dans : Artificial Intelligence & Law.

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2019

About Filter Criteria for Feature Selection in Regression

Degeest, A., Verleysen, M. & Frénay, B., 1 janv. 2019, Advances in Computational Intelligence - 15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2019, Proceedings. Rojas, I., Joya, G. & Catala, A. (eds.). Springer Verlag, p. 579-590 12 p. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vol 11507 LNCS).

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AI in a Nutshell : Three Hands-on Activities for Teenagers

Henry, J., Frenay, B., Dumas, B., Hernalesteen, A. & Collard, A-S., sept. 2019, (Non publié). 4 p.

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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.

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Comparison Between Filter Criteria for Feature Selection in Regression

Degeest, A., Verleysen, M. & Frénay, B., 1 janv. 2019, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Deep Learning - 28th International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings. Tetko, I. V., Karpov, P., Theis, F. & Kurková, V. (eds.). Springer Verlag, p. 59-71 13 p. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vol 11728 LNCS).

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Customizing Adversarial Machine Learning to test Deep Learning techniques

Temple, P., Perrouin, G., Frenay, B. & Schobbens, P-Y., 28 mai 2019.

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Deep Learning Applied to Sign Language

Fink, J., Cleve, A. & Frenay, B., 1 janv. 2019, Reference AI & ML Conference for Belgium, Netherlands & Luxemburg 2019.: Proceedings of the 31st Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC 2019) and the 28th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn 2019), Brussels, Belgium, November 6-8, 2019.. Beuls, K., Bogaerts, B., Bontempi, G., Geurts, P., Harley, N., Lebichot, B., Lenaerts, T., Louppe, G. & Van Ecke, P. (eds.). CEUR Workshop Proceedings, Vol 2491. (CEUR Workshop Proceedings).

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Measuring Quality and Interpretability of Dimensionality Reduction Visualizations

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

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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

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User-steering Interpretable Visualization with Probabilistic Principal Components Analysis

Vu, V. M. & Frenay, B., 28 mars 2019, ESANN 2019 - Proceedings, 27th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning: 27th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. i6doc.com publication, p. 349-354 6 p. (ESANN 2019 - Proceedings, 27th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning).

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Welcome from the chairs

Vanderose, B., Frenay, B., Henry, J. & Devroey, X., 26 août 2019, EASEAI 2019: Proceedings of the 1st ACM SIGSOFT International Workshop on Education through Advanced Software Engineering and Artificial Intelligence. ACM Press, p. III

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2018

AI in a Nutshell : Three Hands-on Activities for Teenagers

Dumas, B., Frenay, B., Henry, J., Smal, A., Collard, A-S. & Hernalesteen, A., juin 2018, (Non publié). 4 p.

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Clustering with decision trees: Divisive and agglomerative approach

Castin, L. & Frénay, B., 1 janv. 2018, ESANN 2018 - Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. i6doc.com publication, p. 455-460 6 p. (ESANN 2018 - Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning).

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Comprendre l’ordinateur à travers un système informatique tangible, le micro:bit

Théate, N., Smal, A., Frenay, B. & Henry, J., 27 mars 2018, Une école numérique pour émanciper ?: Colloque scientifique, Actes de la conférence. 4 p.

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Finding the Most Interpretable MDS Rotation for Sparse Linear Models based on External Features

Bibal, A., Marion, R. & Frenay, B., 1 janv. 2018, ESANN 2018 - Proceedings, 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).

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Intelligence Artificielle: Éduquer pour modifier la représentation qu’en ont les jeunes

Olivier, B., Smal, A., Frenay, B. & Henry, J., 27 mars 2018, Une école numérique pour émanciper ?: Colloque scientifique, Actes de la conférence. p. 34-37 4 p.

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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.

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Interaction and User Integration in Machine Learning for Information Visualisation

Dumas, B., Frenay, B. & Lee, J., 25 avr. 2018, ESANN 2018 proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. i6doc.com.publ., p. 97-104 8 p. (ESANN 2018 - Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning).

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Smoothness bias in relevance estimators for feature selection in regression

Degeest, A., Verleysen, M. & Frénay, B., 1 janv. 2018, Artificial Intelligence Applications and Innovations - 14th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2018, Proceedings. Maglogiannis, I., Iliadis, L. & Plagianakos, V. (eds.). Springer New York, p. 285-294 10 p. (IFIP Advances in Information and Communication Technology; Vol 519).

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2017

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

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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

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2016

Enseigner la programmation à travers un EDI enrichi

Henry, J. & Frenay, B., janv. 2016, (Non publié).

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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.

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Interpretability of Machine Learning Models and Representations: an Introduction

Bibal, A. & Frenay, B., 2016, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, p. 77-82

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Introduction to Interpretability in Machine Learning

Bibal, A. & Frenay, B., 2016, BENELEARN 2016. Kortrijk

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Learning Interpretability for Visualizations using Adapted Cox Models through a User Experiment

Bibal, A. & Frenay, B., 2016, NIPS Workshop on Interpretable Machine Learning in Complex Systems. Barcelona

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Robustifying Maximum Likelihood Inference

Frenay, B. & Verleysen, M., 2016, BENELEARN 2016. Kortrijk

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2015

Feature ranking in changing environments where new features are introduced

Degeest, A., Verleysen, M. & Frénay, B., 28 sept. 2015, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Vol 2015-September. p. 1-8 8 p. 7280533

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Reinforced extreme learning machines for fast robust regression in the presence of outliers

Frenay, B. & Verleysen, M., 17 déc. 2015, Dans : IEEE Transactions on Cybernetics. PP, 99, p. 3351-3363 7358117.

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Survival analysis with Cox regression and random non-linear projections

Branders, S., Frénay, B. & Dupont, P., 2015, 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2015 - Proceedings. i6doc.com publication, p. 119-124 6 p.

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Valid interpretation of feature relevance for linear data mappings

Frenay, B., Hofmann, D., Schulz, A., Biehl, M. & Hammer, B., 13 janv. 2015, IEEE SSCI 2014 - 2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - CIDM 2014: 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining, Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 149-156 8 p. 7008661

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2014

A Comprehensive Introduction to Label Noise: Proceedings of the 2014 European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2014)

Frénay, B. & Kaban, A., 2014, Proceedings of the 2014 European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2014). i6doc.com.publ.

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Automatic Correction of SVM for Drifted Data Classification: Proceedings de la 14 ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2014)

Degeest, A., Frénay, B. & Verleysen, M., 2014, Proceedings de la 14 ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2014).

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Classification in the presence of label noise: A survey

Frénay, B. & Verleysen, M., 2014, Dans : IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 25, 5, p. 845-869 25 p., 6685834.

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Estimating Mutual information for feature selection in the presence of label noise

Frénay, B., Doquire, G. & Verleysen, M., mars 2014, Dans : Computational Statistics and Data Analysis. 71, p. 832-848 17 p.

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Pointwise probability reinforcements for robust statistical inference

Frénay, B. & Verleysen, M., 2014, Dans : Neural Networks. 50, p. 124-141 18 p.

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2013

Feature selection for nonlinear models with extreme learning machines

Frénay, B., van Heeswijk, M., Miche, Y., Verleysen, M. & Lendasse, A., 2013, Dans : Neurocomputing. 102, p. 111-124 14 p.

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Is mutual information adequate for feature selection in regression?

Frénay, B., Doquire, G. & Verleysen, M., déc. 2013, Dans : Neural Networks. 48, p. 1-7 7 p.

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Mutual Information: an Adequate Tool for Feature Selection: Proceedings of the 22nd edition of the annual Belgian-Dutch Conference on Machine Learning (BENELEARN 2013)

Frénay, B., Doquire, G. & Verleysen, M., 2013, Proceedings of the 22nd edition of the annual Belgian-Dutch Conference on Machine Learning (BENELEARN 2013).

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Risk Estimation and Feature Selection: Proceedings of European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2013)

Doquire, G., Frénay, B. & Verleysen, M., 2013, ESANN 2013 proceedings, 21st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. p. 161-166 6 p.

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