Composition de l'équipe
  Responsable
    SEBAG Michèle

  Membres permanents
    CAILLOU Philippe
    CHARPIAT Guillaume
    DECELLE Aurélien
    DOAN Bich-Liên
    FURTLEHNER Cyril
    GERMAIN Cécile
    GUYON Isabelle
    JEANNOT Maëva
    LANDES François
    SCHOENAUER Marc
    SEBAG Michèle

  Membres non-permanents
    ATIENZA Nicolas
    FERREIRA LEITE Alessandro
    NASTORG Matthieu
    PEZZICOLI Francesco
    POINSOT Audrey
    SUN Haozhe
    TRAN Dinh Tuan
    VERBOCKHAVEN Manon
    WIRTH Assia

Activités de recherche
  Optimisation stochastique numérique
  Calibration d'algorithmes (sélection, ajustement d'hyper-paramètres)
  Décision optimale en contexte incertain
  Définition de nouveaux critères
  Modélisation et systèmes à grande échelle

Equipes-projets Inria communes
  TAO

Logiciels et brevets
  Django : theta-subsumption test for Relational Learning
  GUIDE : A Graphical User Interface for EA C++ library developpment
  Mash-WP6 : Goal planning framework
  Contributions to the GNU Scientific Library : Contributions to the GNU Scientific Library
  SIMBAD : A mobile robot simulator for Autonomous and Evolutionary Robotics
  Contribution to Scilab : Contribution to Scilab
  MoGo : Computer-Go program
  CMA-ES : Covariance Matrix Evolution Strategy
  COCO : Comparing Continuous Optimizers
  GridObservatory : Grid Observatory
  cTuning : public repository and tools for collaborative and statistical program and architecture characterization and optimization
  MultiBoost : MultiBoost
  Metis : Metis
  ACM-ES : Surrogate models for CMA-ES
  Codalab : open source framework for running competitions
  CARTOLABE : CARTOLABE
  io.datascience : Input Output Data Science
  DNADNA : Deep Neural Architectures for DNA

Thèses et habilitabions récentes
  Generative modeling: statistical physics of Restricted Boltzmann Machines, learning with missing information and scalable training of Linear Flows
  Vérification et validation de techniques d'apprentissage machine
  Deep latent variable models: from properties to structures

On the Interplay between Software Product Lines and Machine Learning Models by Vander Alves (University of Brasilia)
Vander Alves
Mar. 18 octobre 2022 - 14h15

Combining randomized and observational data: Toward new clinical evidence? by Bénédicte Colnet (INRIA)
Bénédicte Colnet
Jeu. 13 octobre 2022 - 10h30

New Achievements of Artificial Intelligence in Multimodal Information Processing by Li Weigang (University of Brasilia)

Mar. 11 octobre 2022 - 14h15

Definition and estimation of a variable importance measure of a continuous exposure [2nd session]

Jeu. 22 septembre 2022 - 10h30

Definition and estimation of a variable importance measure of a continuous exposure
Antoine Chambaz
Jeu. 01 septembre 2022 - 10h30

Heterogeneous Treatment Effects Estimation: When Machine Learning meets multiple treatments regime
Naoufal Acharki
Jeu. 02 juin 2022 - 10h30

TUTORIAL CODALAB - Apprenez à organiser un challenge
Adrien Pavao
Mer. 13 avril 2022 - 00h00

Generative Neural Networks for Observational Causal Discovery
Diviyan Kalainathan
Jeu. 07 avril 2022 - 10h30

Organiser des challenges avec la plateforme Codalab
Isabelle Guyon, Anne-Catherine Letournel, Tuan Tran, Adrien Pavao
Mer. 06 avril 2022 - 14h30

atelier slurm 'utilisateurs'
Diviyan et Corentin
Lun. 18 février 2019 - 13h30

Atelier slurm 'administrateurs'
Diviyan et Corentin
Lun. 10 décembre 2018 - 13h30

Causal Network Inference for Biology Workshop - Amphi Dig. Shannon
H. Isambert, O Goudet, L. Paulevé
Lun. 27 février 2017 - 09h45

From Stochastic Search to Programming by Optimisation: My Quest for Automating the Design of High-Performance Algorithms
Holger H. Hoos
Mar. 14 octobre 2014 - 14h30

Collective Mind Framework: systematizing and crowdsourcing multi-objective auto-tuning
Grigori Fursin
Mar. 17 décembre 2013 - 14h30

Continuous MCTS for hydroelectric scheduling
Adrien Couëtoux
Mar. 16 juillet 2013 - 14h30

Operator-valued kernel-based models for biological network inference
Florence d’Alché-Buc
Mar. 04 juin 2013 - 14h30

Sorting and Ranking: Two Unrelated Talks
Marco Bressan
Mar. 23 avril 2013 - 14h00

From Artificial Evolution to Computational Evolution
Wolfgang Banzhaf
Jeu. 25 février 2010 - 14h30

Partially Observable Markov Decision Processes : An overview
Alain Dutech
Mar. 26 janvier 2010 - 14h30

Elementary Landscapes: On the semi-decomposibility of select NP-hard optimization problems
Darrell Whitley
Mar. 15 septembre 2009 - 14h30

Kernel-based Methods for Detection
Zaid Harchaoui
Mar. 24 mars 2009 - 14h30

MoGo: un joueur de Go artificiel
01 août 2006
MoGo: un joueur de Go artificiel
Vainqueur de nombreuses compétitions internationales depuis 2006
Contributors:
Yizao Wang, Sylvain Gelly, Rémi Munos, Olivier Teytaud, Pierre-Arnaud Coquelin.

Deep Neural Architectures for DNA
DNADNA

Input Output Data Science
io.datascience

CARTOLABE
CARTOLABE