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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.

Achraf Azize

Effect of Noisy Perturbations and Uncertainty Quantification in Sequential Decision Making under Uncertainty

Dorian Baudry

Efficient Exploration in Structured Bandits and Reinforcement Learning

Johan Ferret

Apprentissage par renforcement explicable

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

Marc Jourdan

Algorithmes adaptatifs pour la prise de décision en temps court

Matheus Medeiros centa

Vers la réduction du fossé entre l'induction et la déduction : le cas de l'apprentissage par renforcement

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

Clémence Réda

Repositionnement de médicaments basé sur leurs effets transcriptionnels par des appoches de réseau géniques

Hassan Saber

Structure adaptation in reinforcement learning

Patrick Saux

Bandits non-stationnaires et applications au suivi de patients

Jean Tarbouriech

Exploration/exploitation à grande échelle

Les autres équipes du groupe thématique ' DatInG '

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