Projets par an
Profil personnel
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
- 1 Profils similaires
Réseau
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SmartTune - Optimisation robuste et durable des hyperparamètres pour le Deep Learning
Gratia, A., Perrouin, G., SCHOBBENS, P., Temple, P., Tuci, E. & Acher, M.
1/07/21 → 28/06/25
Projet: Projet de thèse
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VeriLearn: Verifying Learning Artificial Intelligence Systems
Heymans, P., Frénay, B., SCHOBBENS, P., Temple, P., Nanfack, G., Amrani, M. & Bibal, A.
1/01/18 → 31/12/22
Projet: Recherche
Résultat de recherche
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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 -
A Take on Obfuscation with Ethical Adversaries
Delobelle, P., Temple, P., Perrouin, G., Frénay, B., Heymans, P. & Berendt, B., 2021.Résultats de recherche: Contribution à un événement scientifique (non publié) › Article › Revue par des pairs
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Empirical Assessment of Generating Adversarial Configurations for Software Product Lines
Temple, P., Perrouin, G., Acher, M., Biggio, B., Jézéquel, J-M. & Roli, F., 2021, Dans: Empirical Software Engineering . p. 1-49Titre traduit de la contribution :Evaluation empirique de générations de configurations malignes pour les lignes de produits logicielles Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
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Ethical Adversaries: Towards Mitigating Unfairness with Adversarial Machine Learning
Delobelle, P., Temple, P., Perrouin, G., Frénay, B., Heymans, P. & Berendt, B., 27 mai 2021, Dans: SIGKDD Explorations. 23, 1, p. 32-41Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
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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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Activités
- 6 Présentation orale
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About Adversarial Configurations for SPLs
Paul Temple (Orateur)
16 déc. 2020Activité: Discours ou présentation › Présentation orale
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Machine learning and configurable systems: a gentle introduction
Paul Temple (Orateur)
19 oct. 2020 → 23 oct. 2020Activité: Discours ou présentation › Présentation orale
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Empirical Assessment of Multimorphic Testing
Paul Temple (Orateur)
24 juin 2020 → 16 juil. 2020Activité: Discours ou présentation › Présentation orale
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Machine learning and configurable systems: a gentle introduction
Paul Temple (Orateur)
9 sept. 2019 → 13 sept. 2019Activité: Discours ou présentation › Présentation orale
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Using machine learning to infer constraints for product lines
Paul Temple (Orateur)
11 oct. 2017Activité: Discours ou présentation › Présentation orale