Équipe de recherche :Research Team:
Data, Intelligence and Graphs (DIG)Data, Intelligence and Graphs (DIG)
Laboratoire :Laboratory:
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI)Information Processing and Communication Laboratory (LTCI)
Département :Department:
Informatique et Réseaux (Infres)Computer Sciences and Networks (Infres)
Albert Bifet est l’un des leaders des environnements MOA et Apache SAMOA pour l’implémentation des algorithmes et l’expérimentation de l’apprentissage en ligne depuis des flux de données évolutifs. Il est l’auteur d’un livre sur la fouille de flux adaptative et sur l’apprentissage et la fouille de modèles depuis les flux de données évolutifs.
Précédemment, il a travaillé au sein du Noah’s Ark Lab de Huawei à Hong Kong, au Yahoo Labs de Barcelone, à l’Université de Waikato et à l’UPC BarcelonaTech. Il était co-chair du parcours industriel de l’IEEE MDM 2016, de l’ECML PKDD 2015, de BigMine (2012-2018) et du parcours Flux de Données de l’ACM SAC (2012-2019).
A new way to make black box models interpretable
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