Direction de thèses (17)
10.
Ben Taieb, S. (2014). Machine learning strategies for multi-step-ahead time series forecasting (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
11.
Olsen, C. (2013). Causal inference and prior integration in bioinformatics using information theory (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
12.
Alexander Miranda, A. (2011). Spectral factor model for time series learning (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
13.
Caelen, O. (2009). Sélection séquentielle en environnement aléatoire appliquée à l'apprentissage supervisé (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
14.
Kontos, K. (2009). Gaussian graphical model selection for gene regulatory network reverse engineering and function prediction (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
15.
Le Borgne, Y.-A. (2009). Learning in wireless sensor networks for energy-efficient environmental monitoring (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
16.
Haibe-Kains, B. (2009). Identification and assessment of gene signatures in human breast cancer (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
17.
Meyer, P. E. (2008). Information-theoretic variable selection and network inference from microarray data (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.
Participation aux jurys de thèse (21)
1.
Gilon, C. (2024). Paroxysmal Atrial Fibrillation Onset Forecast and Risk Identification During Sinus Rhythm: A Machine Learning Approach (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Ecole polytechnique de Bruxelles – Informatique, Bruxelles.
2.
García-Díaz, A. (2023). Fast Search for Small and Efficient Neural Network Architectures through In-Supervised Learning (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Ecole polytechnique de Bruxelles – Informatique, Bruxelles.
3.
Foucart, A. (2022). Impact of real-world annotations on the training and evaluation of deep learning algorithms in digital pathology (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Ecole polytechnique de Bruxelles – Biomédical, Bruxelles.
4.
Ciortan, M. (2022). Unsupervised analysis of scRNA-seq data with machine learning models (Thèse doctorale non-publiée). Université libre de Bruxelles, Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles.