Résultat de recherche

Résultat de recherche par an 2007 2019 2021 2022 2023 2023

• 53 Article dans les actes d'une conférence/un colloque
• 42 Article
• 4 Chapitre
• 3 Rapport commissionné
• 10 Afficher plus d’informations
  • 2 Poster
  • 2 Préprint
  • 1 Avant-propos/Préface/post-scriptum
  • 1 Chapitre (revu par des pairs)
  • 1 Article de revue
  • 1 Logiciel
  • 1 Thèse de doctorat
  • 1 Mémoire de master

Résultat de recherche par an

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Résultats de recherche

• Theoretical and empirical study on the potential inadequacy of mutual information for feature selection in classification

  Frénay, B., Doquire, G. & Verleysen, M., 18 juil. 2013, Dans: Neurocomputing. 112, p. 64-78 15 p.

  Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs

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  • Information 100%
  • Classification 100%
  • Empirical study 100%
  • Analysis 100%
  • Criteria 50%
  16 Téléchargements (Pure)

• Towards Better Transition Modeling in Recurrent Neural Networks: the Case of Sign Language Tokenization

  Titre traduit de la contribution: Vers une meilleure modélisation des transitions dans les réseaux neuronaux récurrents : le cas de la tokénisation de la langue des signesPoitier, P., Frénay, B. & Fink, J., 7 oct. 2022, ESANN 2022: 30th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning . i6doc.com, 6 p.

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

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• Trends and challenges for sign language recognition with machine learning

  Titre traduit de la contribution: Tendances et défis de la reconnaissance de la langue des signes avec du machine learningFink, J., De Coster, M., Dambre, J. & Frénay, B., 4 oct. 2023, ESANN 2023 : 31st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning - Bruges & online event October 4-5-6 2023. i6doc.com, p. 561-570 10 p. (31th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning).

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  • Sign Language Recognition 100%
  • Machine Learning 100%
  • Artificial Intelligence 50%
  • Communication 25%
  • Research Worker 25%
  45 Téléchargements (Pure)

• Uncertainty and label noise in machine learning

  Verleysen, M. & Frénay, B., 2013, Université catholique de Louvain (UCL).

  Résultats de recherche: Thèse externe › Thèse de doctorat

  • Feature Selection 100%
  • Classification Problem 66%
  • Extreme Learning Machine 66%
  • Regression Problem 66%
  • Feedforward Neural Network 33%

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

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

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  • User 100%
  • Interpretability 100%
  • Machine Learning 100%
  • Models 33%
  • Research Worker 33%
  42 Téléchargements (Pure)

• User-steering Interpretable Visualization with Probabilistic Principal Components Analysis

  Vu, V. M. & Frénay, 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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  • Component Analysis 100%
  • Principal Component 100%
  • Visualization Process 20%
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• Using SVMs with randomised feature spaces: an extreme learning approach: Proceedings of the 18th European Symposium on Artificial Neural Networks - Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2010)

  Frénay, B. & Verleysen, M., 2010, Proceedings of the 18th European Symposium on Artificial Neural Networks - Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2010. p. 315-320 6 p.

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  • Machine Learning 100%
  • Learning Approach 100%
  • Artificial Neural Network 100%
  • Support Vector Machine 100%
  • Feature Space 100%

• Valid interpretation of feature relevance for linear data mappings

  Frénay, 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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  • Mathematical Formalization 100%
  • Linear Programming 100%
  • Interpretability 100%
  • Machine Learning Algorithm 100%
  • Data Mapping 100%

• Vers un monde assisté

  JACQUET, J-M. & Frénay, B., 24 août 2021, Éduquer au numérique: 12 clés pour comprendre l'informatique. Henry, J. & Boraita, F. (eds.). Politeia, p. 205-235 21 p.

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

• 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. Vanderose, B., Frénay, B., Henry, J. & Devroey, X. (eds.). ACM Press, p. III

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• Welcome from the chairs

  Vanderose, B., Frénay, 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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• Welcome from the Chairs

  Vanderose, B., Henry, J., Frénay, B. & Devroey, X., 9 nov. 2020, EASEAI 2020: Proceedings of the 2nd ACM SIGSOFT International Workshop on Education through Advanced Software Engineering and Artificial Intelligence. p. III-IV (EASEAI 2020 - Proceedings of the 2nd ACM SIGSOFT International Workshop on Education through Advanced Software Engineering and Artificial Intelligence, Co-located with ESEC/FSE 2020).

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