Marie Szafranski

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Affiliations actuelles
  • Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)
  • Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry (LaMME)

Domaines de recherche

Apprentissage [cs.LG] Machine Learning [stat.ML]

Publications

Publications

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Intégration tardive de données multimodales par modèles à blocs stochastiques

Kylliann De Santiago , Marie Szafranski , Christophe Ambroise

55e Journées de Statistique de la SFdS, Vincent Couallier et Robin Genuer, May 2024, Bordeaux, France

Communication dans un congrès hal-04886169v1
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A greedy great approach to learn with complementary structured datasets

Christophe Ambroise , Julien Chiquet , Marie Szafranski

Greed Is Great ICML Workshop, Jul 2015, Lille, France

Communication dans un congrès hal-01246419v1

Apprentissage à partir de noyaux multiples et indéfinis

Marie Szafranski , Matthieu Kowalski , Liva Ralaivola

GRETSI 2013, Sep 2013, Brest, France

Communication dans un congrès hal-00829879v1
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Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression

Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc

JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136

Communication dans un congrès hal-00830428v1
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Régression semi-supervisée à sortie noyau pour la prédiction de liens

Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski

CAP, May 2011, Chambéry, France. pp.119-134

Communication dans un congrès hal-00830434v1
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A new theoretical angle to semi-supervised output kernel regression for protein-protein interaction network inference

Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski

International Workshop on Machine Learning in Systems Biology, Jul 2011, Vienne, Austria

Communication dans un congrès hal-00832056v1

Regularized Output Kernel Regression applied to protein-protein interaction network inference

Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc

Workshop on Networks Across Disciplines, Dec 2010, Whistler, Canada

Communication dans un congrès hal-00844501v1

Regularized output kernel regression for protein-protein interaction prediction: application to link transfer and transduction

Florence d'Alché-Buc , Adriana Birlutiu , Celine Brouard , Tom Heskes , Marie Szafranski

Workshop on Machine Learning in Computational Biology, Dec 2010, Whistler, Canada

Communication dans un congrès hal-00844409v1
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Pyramides de noyaux

Marie Szafranski , Yves Grandvalet

GRETSI, 2009, Dijon, France. pp.436

Communication dans un congrès hal-00451398v1
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Learning with Groups of Kernels

Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Alain Rakotomamonjy

Conférence d'Apprentissage (CAp), May 2008, Porquerolles, France. pp.à définir

Communication dans un congrès hal-00275478v1
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Mixture of stochastic block models for multiview clustering

Kylliann De Santiago , Marie Szafranski , Christophe Ambroise

ESANN 2023 - European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, pp.151-156, 2023, ⟨10.14428/esann/2023.ES2023-54⟩

Proceedings/Recueil des communications hal-04363422v1

KEOPS: KErnels Organized into PyramidS

Marie Szafranski , Yves Grandvalet

IEEE 2014 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2014), pp.8262--8266, 2014, ⟨10.1109/ICASSP.2014.6855212⟩

Proceedings/Recueil des communications hal-00979394v1
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Semi-supervised Penalized Output Kernel Regression for Link Prediction

Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski

28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), pp.593--600, 2011

Proceedings/Recueil des communications hal-00654123v1
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Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data

Liva Ralaivola , Marie Szafranski , Guillaume Stempfel

AISTATS 2009, 5, pp.416-423, 2009, JMLR Workshop and Conference Proceedings

Proceedings/Recueil des communications hal-00336147v3
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Multiple Indefinite Kernel Learning with Mixed Norm Regularization

Matthieu Kowalski , Marie Szafranski , Liva Ralaivola

International Conference on Machine Learning (ICML 2009), pp.520, 2009

Proceedings/Recueil des communications hal-00424033v1
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Hierarchical Penalization

Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Pierre Morizet-Mahoudeaux

Neural Information Processing Systems (NIPS), 20, MIT Press, pp.1457--1464, 2008

Proceedings/Recueil des communications hal-00267338v1
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Composite Kernel Learning

Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Alain Rakotomamonjy

International Conference on Machine Learning (ICML 2008), Omnipress, pp.1040-1047, 2008

Proceedings/Recueil des communications hal-00316016v1
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A Sparse Mixture-of-Experts Model With Screening of Genetic Associations to Guide Disease Subtyping

Marie Courbariaux , Kylliann De Santiago , Cyril Dalmasso , Fabrice Danjou , Samir Bekadar et al.

Frontiers in Genetics, 2022, Statistical Methods, Computing, and Resources for Genome-Wide Association Studies, Volume II, 13, ⟨10.3389/fgene.2022.859462⟩

Article dans une revue hal-01822237v5
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Fast computation of genome-metagenome interaction effects

Florent Guinot , Marie Szafranski , Julien Chiquet , Anouk Zancarini , Christine Le Signor et al.

Algorithms for Molecular Biology, 2020, 15 (1), art.13 (21p.). ⟨10.1186/s13015-020-00173-2⟩

Article dans une revue hal-01906069v3
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Learning the optimal scale for GWAS through hierarchical SNP aggregation

Florent Guinot , Marie Szafranski , Christophe Ambroise , Franck Samson

BMC Bioinformatics, 2018, 19, ⟨10.1186/s12859-018-2475-9⟩

Article dans une revue hal-02623460v1
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Learning the optimal scale for GWAS through hierarchical SNP aggregation

Florent Guinot , Marie Szafranski , Christophe Ambroise , Franck Samson

BMC Bioinformatics, 2018, 19 (1), pp.459

Article dans une revue hal-01597553v3
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Input output Kernel regression : supervised and semi-supervised structured output prediction with operator-valued kernels

Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc

Journal of Machine Learning Research, 2016, 17

Article dans une revue hal-01601982v1
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Composite Kernel Learning

Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Alain Rakotomamonjy

Machine Learning, 2010, 79 (1), pp.73-103. ⟨10.1007/s10994-009-5150-6⟩

Article dans une revue hal-00528981v1

Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data: Applications to Ranking and Stationary β-Mixing Processes

Liva Ralaivola , Marie Szafranski , Guillaume Stempfel

Journal of Machine Learning Research, 2010, 11, pp.1927--1956

Article dans une revue hal-00867455v1

A greedy great approach to learn with complementary structured datasets

Julien Chiquet , Marie Szafranski , Christophe Ambroise

ICML 2015 International Conference on Machine Learning, Jul 2015, Lille, France. 2015, Greed Is Great ICML Workshop, Jul 2015, Lille, France

Poster de conférence hal-01608307v1