Marie Szafranski

Publications

Communication dans un congrès (10)

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
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
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
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
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
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
Pyramides de noyaux Marie Szafranski,Yves Grandvalet GRETSI, 2009, Dijon, France. pp.436 Communication dans un congrès hal-00451398v1
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

HDR (1)

Apprentissage machine pour l’intégration et l’interaction de données structurées Marie Szafranski Apprentissage [cs.LG]. Université Paris Saclay, 2023 HDR tel-04506032v1

Proceedings/Recueil des communications (7)

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
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
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
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
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
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

Chapitre d'ouvrage (1)

Compression structurée de l’information génétique et étude d’association pangénomique par modèles additifs Florent Guinot,Marie Szafranski,Christophe Ambroise Intégration de données biologiques, ISTE Group, pp.129-163, 2022, ⟨10.51926/ISTE.9030.ch5⟩ Chapitre d'ouvrage hal-04506050v1

Article dans une revue (7)

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 Bekadaret 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
Fast computation of genome-metagenome interaction effects Florent Guinot,Marie Szafranski,Julien Chiquet,Anouk Zancarini,Christine Le Signoret al. Algorithms for Molecular Biology, 2020, 15 (1), art.13 (21p.). ⟨10.1186/s13015-020-00173-2⟩ Article dans une revue hal-01906069v3
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
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
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
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

Poster de conférence (1)

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

Pré-publication, Document de travail (2)

Input Output Kernel Regression Celine Brouard,Florence d'Alché-Buc,Marie Szafranski 2015 Pré-publication, Document de travail hal-01216708v1
Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data: Applications to Ranking and Stationary $\beta$-Mixing Processes Liva Ralaivola,Marie Szafranski,Guillaume Stempfel 2009 Pré-publication, Document de travail hal-00415162v2

Thèse (1)

Pénalités hiérarchiques pour l'intégration de connaissances dans les modèles statistiques Marie Szafranski Autre [cs.OH]. Université de Technologie de Compiègne, 2008. Français. ⟨NNT : ⟩ Thèse tel-00369025v2