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Thèses dirigées ou co-encadrées au sein de CRIStAL

Yannis Flet-Berliac

Deep Reinforcement Learning in Stochastic and non Stationary Environments

Mathieu Seurin

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

Léonard Hussenot Desenonges

Apprentissage par renforcement et robustesse face aux attaques adversariales

Nathan Grinsztajn

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

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Bandits non-stationnaires et applications au suivi de patients

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Usages of Graphs and Synthetic Data for Software Propagation Analysis Soutenue le 3 novembre 2016

Pratik Gajane

Multi-armed bandits with unconventional feedback Soutenue le 14 novembre 2017

Frédéric Guillou

On Recommendation Systems in Sequential Context Soutenue le 2 décembre 2016

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