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SCOOL team

Leader: Philippe Preux

PRESENTATION MEMBERS THESES PUBLICATIONS

Presentation

Scool is a research group in machine learning.
Scool investigates the problem of sequential decision making under uncertainty. We focus on reinforcement learning and bandit problems. We consider mainly on non stationary environments and continual learing more generally. We aim at designing algorithms with guaranteed performance, while coping with constraints of real applications.
Regarding applications, we favor works related either to health, or to sustainable development, or to e-learning.
Our activities range from fundamental reserch to applications through collaborations or contracts with academic or private partners.

Members

Permanent

Temporary

Detachment

Dorian Baudry

Efficient Exploration in Structured Bandits and Reinforcement Learning

Omar Darwiche Domingues

Sequential Learning in Dynamic Environments

Johan Ferret

Apprentissage par renforcement explicable

Yannis Flet-Berliac

Deep Reinforcement Learning in Stochastic and non Stationary Environments

Nathan Grinsztajn

Apprentissage par renforcement pour la résolution séquentielle de problèmes d'optimisation combinatoire incertains et partiellement définis

Léonard Hussenot Desenonges

Apprentissage par renforcement et robustesse face aux attaques adversariales

Reda Ouhamma

Bandits non stationnaires et recommandations médicales

Sarah Perrin

Apprentissage par renforcement dans les jeux à champ moyen

Fabien Pesquerel

Structures et regrets en apprentissage par renforcement

Hassan Saber

Structure adaptation in reinforcement learning

Patrick Saux

Bandits non-stationnaires et applications au suivi de patients

Mathieu Seurin

Problème de récompenses Multi'échelle dans le contexte de l'apprentissage par renforcement

Xuedong Shang

Méthodes adaptatives pour l'optimisation dans un environnement stochastique

Jean Tarbouriech

Exploration/exploitation à grande échelle

Les autres équipes du groupe thématique ' DatInG '

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