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Expertise relative aux objectifs de développement durable des Nations Unies
En 2015, les États membres des Nations Unies ont convenu de 17 objectifs de développement durable (Sustainable Development Goals, SDG) pour éradiquer la pauvreté, protéger la planète et assurer la prospérité de tous. Le travail de cette personne contribue à la poursuite du/des SDG suivant(s) :
Empreinte digitale
Passez en revue plus en détail les thèmes de recherche où Geraldin Nanfack est actif. Ces libellés thématiques proviennent des travaux de cette personne. Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.
- 1 Profils similaires
Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années
Collaboration externe récente au niveau du pays/territoire. Voir les détails en cliquant sur les points ou
Projets
- 1 Terminé
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VeriLearn: Verifying Learning Artificial Intelligence Systems
Heymans, P., Frénay, B., Schobbens, P. Y., Temple, P., Nanfack, G., Amrani, M. & Bibal, A.
1/01/18 → 31/12/22
Projet: Recherche
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An Experimental Investigation into the Evaluation of Explainability Methods for Computer Vision
Titre traduit de la contribution :Une investigation expérimentale sur l'évaluation des méthodes d'explicabilité pour la vision par ordinateur Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
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Constraint Enforcement on Decision Trees: a Survey
Nanfack, G., Temple, P. & Frénay, B., 14 sept. 2022, Dans: ACM Computing Surveys. 54, 10, 34 p., 201.Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
Accès ouvert -
Boundary-Based Fairness Constraints in Decision Trees and Random Forests
Nanfack, G., Delchevalerie, V. & Frénay, B., 2021, ESANN 2021 Proceedings - 29th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. p. 375-380 6 p. (ESANN 2021 Proceedings - 29th 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 conférence › Article dans les actes d'une conférence/un colloque
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Global Explanations with Decision Rules: a Co-learning Approach
Nanfack, G., Temple, P. & Frénay, B., 27 juil. 2021, Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. de Campos, C. & Maathuis, M. H. (eds.). MLResearch Press, p. 589-599 11 p. (Proceedings of Machine Learning Research ; Vol 161).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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Explaining t-SNE embeddings locally by adapting LIME
Bibal, A., Vu, V. M., Nanfack, G. & Frénay, B., 21 oct. 2020, ESANN 2020 : 28th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium: ESANN (i6doc.com), p. 393-398Résultats 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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Thèse
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Constraint Enforcement on Decision Trees and its Application to Global Explainability
Auteur: Nanfack, G., 24 nov. 2022Superviseur: Frénay, B. (Promoteur), Temple, P. (Personne externe) (Copromoteur), Vanhoof, W. (Président), Verleysen, M. (Personne externe) (Jury), Perrouin, G. (Jury) & Blockeel, H. (Personne externe) (Jury)
Student thesis: Doc types › Docteur en Sciences
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