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Guillaume Metzler
Guillaume Metzler
Maître de Conférences, Université Lumière Lyon 2, Laboratoire ERIC UR 3083
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From cost-sensitive to tight f-measure bounds
K Bascol, R Emonet, E Fromont, A Habrard, G Metzler, M Sebban
The 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics ¡¦, 2019
122019
An adjusted nearest neighbor algorithm maximizing the f-measure from imbalanced data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, S Riou, M Sebban
2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial ¡¦, 2019
62019
Learning from few positives: a provably accurate metric learning algorithm to deal with imbalanced data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, M Sebban
IJCAI-PRICAI2020, the 29th International Joint Conference on Artificial ¡¦, 2020
52020
Landmark-based ensemble learning with random Fourier features and gradient boosting
L Gautheron, P Germain, A Habrard, G Metzler, E Morvant, M Sebban, ...
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference ¡¦, 2021
42021
Une version corrigée de l¡¯algorithme des plus proches voisins pour l¡¯optimisation de la f-mesure dans un contexte déséquilibré
R Viola, R Emonet, A Habard, G Metzler, S Riou, M Sebban
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019), 2019
42019
A nearest neighbor algorithm for imbalanced classification
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, S Riou, M Sebban
International Journal on Artificial Intelligence Tools 30 (03), 2150013, 2021
32021
Learning maximum excluding ellipsoids from imbalanced data with theoretical guarantees
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, E Fromont, A Habrard, M Sebban
Pattern Recognition Letters 112, 310-316, 2018
22018
Apprentissage de spheres maximales d¡¯exclusion avec garanties théoriques
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, S Canu, E Fromont, A Habrard, ...
Conférence sur l'Apprentissage Automatique, 2017
22017
Apprentissage d'ensemble basé sur des points de repère avec des caractéristiques de Fourier aléatoires et un renforcement du gradient
L Gautheron, P Germain, A Habrard, G Metzler, E Morvant, M Sebban, ...
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp), 2020a.(Cited on pages 5 ¡¦, 0
2
Mini minds: Exploring Bebeshka and Zlata baby models
I Proskurina, G Metzler, J Velcin
arXiv preprint arXiv:2311.03216, 2023
12023
MLFP: Un algorithme d¡¯apprentissage de métrique pour la classification de données déséquilibrées
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, M Sebban
Conférence sur l¡¯Apprentissage automatique (CAp 2020), Vannes, France 4, 67, 2020
12020
Tree-based cost sensitive methods for fraud detection in imbalanced data
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, E Fromont, A Habrard, M Sebban
Advances in Intelligent Data Analysis XVII: 17th International Symposium ¡¦, 2018
12018
The Other Side of Compression: Measuring Bias in Pruned Transformers
I Proskurina, G Metzler, J Velcin
International Symposium on Intelligent Data Analysis, 366-378, 2023
2023
Modèle de Cox avec des données hétérogènes
E Peyraud, J Jacques, G Metzler, A Lopez
2022
Learning from imbalanced data: an application to bank fraud detection
G Metzler
Université de Lyon, 2019
2019
Apprentissage dans un contexte déséquilibré: une application à la détection de fraude
G Metzler
Université Jean Monnet Saint-Étienne, 2019
2019
A Corrected Nearest Neighbor Algorithm Maximizing the F-Measure from Imbalanced Data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, S Riou, M Sebban
2019
Apprentissage dans un contexte déséquilibré: une application à la détection de fraude.(Learning from Imbalanced Data: Application to Bank Fraud Detection).
G Metzler
Jean Monnet University, Saint-Étienne, France, 2019
2019
Un algorithme de pondération de la F-Mesure par pondération des erreurs de classfication.
K Bascol, R Emonet, E Fromont, A Habrard, G Metzler, M Sebban
Conférence pour l'Apprentissage Automatique, 2018
2018
CONE: Un algorithme d¡¯optimisation de la F-Mesure par pondération des erreurs de classification
K Bascol, R Emonet, E Fromont, A Habrard, G Metzler, M Sebban
2018
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