Etienne Gael Tajeuna Ph.D
En tant que professeur en informatique, mes travaux de recherche portent sur l’analyse et la modélisation des séries chronologiques coévolutives, en particulier à travers l’utilisation des structures de graphes temporels pour la sélection adaptative de modèles de prévision. J'explore également l'intégration des réseaux neuronaux graphiques et des techniques d'apprentissage contextuel pour la prédiction d'événements géospatiaux et la détection de fraudes dans des contextes variés.
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DOMAINES DE SPÉCIALISATION
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- Science de données
- Apprentissage machine
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FORMATION
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- 2013 : Maîtrise en informatique, Université Jules Verne Picardie
- 2015 : Maîtrise en informatique, Université de Sherbrooke
- 2020 : Doctorat en informatique, Université de Sherbrooke
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ENSEIGNEMENT
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- Techniques de base de données (INF4163)
- Web sémantique (INF6253)
- Apprentissage machine (INF6243)
- Fouille et entreposage de données (INF1473, INF5173)
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RECHERCHE
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Fondamentalement parlant je m'intéresse :
- Aux structures de graphes
- Aux séries chronologiques co-évolutives
- À l'analyse de survie
- À l'interprétabilité en apprentissage machine
Domaine d'application :
- Santé
- Géomatique
- Marchés prédictifs
Publications :
https://scholar.google.com/citations?hl=fr&user=KMJ0lxsAAAAJ
Liste complète des productions
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AFFILIATIONS
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DIRECTION DE RECHERCHE
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