Profil personnel
Personal profile
Albert Bifet is Full Professor at LTCI, Telecom ParisTech, Head of the Data, Intelligence and Graphs (DIG) Group at Telecom ParisTech, and Scientific Collaborator at Ecole Polytechnique. His research focuses on Machine Learning for Data Streams, Big Data Machine Learning and Artificial Intelligence. Problems he investigate are motivated by large scale data, the Internet of Things (IoT), and Big Data Science. He is also co-leading the open source projects MOA Massive On-line Analysis and Apache SAMOA Scalable Advanced Massive Online Analysis.
Intérêts de la recherche
- Data Streams
- Big Data Machine Learning
- Artificial Intelligence
Empreinte digitale
- 1 Profils similaires
Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années
Résultat de recherche
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Binary Split Categorical Feature with Mean Absolute Error Criteria in CART
Yu, P., Chen, Y., Xu, C., Bifet, A. & Read, J., 1 janv. 2026, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Koenig, S., Jenkins, C. & Taylor, M. E. (eds.). 33 Ed. Association for the Advancement of Artificial Intelligence, p. 27961-27968 8 p. (Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence; Vol 40, Numéro 33).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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Machine Learning for Data Streams with CapyMOA
Sun, Y., Gomes, H. M., Lee, A., Gunasekara, N., Weigert Cassales, G., Liu, J. J., Heyden, M., Cerqueira, V., Bahri, M., Koh, Y. S., Pfahringer, B. & Bifet, A., 1 janv. 2026, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track and Demo Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Proceedings. Dutra, I., Jorge, A. M., Soares, C., Gama, J., Pechenizkiy, M., Cortez, P., Pashami, S., Pasquali, A., Moniz, N. & Abreu, P. H. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 438-443 6 p. (Lecture Notes in Computer Science; Vol 16022).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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Simulation-Driven Railway Delay Prediction: An Imitation Learning Approach
Elliker, C., Read, J., Vanier, S. & Bifet, A., 1 janv. 2026, Dans: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 40, 25, p. 20977-20984 8 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article de conférence › Revue par des pairs
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SLEADE: Disagreement-Based Semi-Supervised Learning for Sparsely Labeled Evolving Data Streams
Gomes, H. M., Read, J., Grzenda, M., Pfahringer, B. & Bifet, A., 1 janv. 2026, Dans: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 38, 3, p. 1973-1985 13 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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AA-RPN: Adaptive Anchor-Based Region Proposal Network for Remote Sensing Object Detection
Cheng, S., Shi, Q., Lim, N. J. S. & Bifet, A., 1 janv. 2025, Neural Information Processing - 31st International Conference, ICONIP 2024, Proceedings. Mahmud, M., Doborjeh, M., Wong, K., Leung, A. C. S., Doborjeh, Z. & Tanveer, M. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 138-152 15 p. (Lecture Notes in Computer Science; Vol 15293 LNCS).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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Accelerated Weka: GPU Machine Learning with Weka Workbench
Cassales, G. W., Liu, J. J. & Bifet, A., 14 sept. 2025, Dans: Neurocomputing. 646, 130432.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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A comparative study of four deep learning algorithms for predicting tree stem radius measured by dendrometer: A case study
Cassales, G., Salekin, S., Lim, N., Meason, D., Bifet, A., Pfahringer, B. & Frank, E., 1 mai 2025, Dans: Ecological Informatics. 86, 103014.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Adaptive Isolation Forest
Liu, J. J., Cassales, G. W., Liu, F. T., Pfahringer, B. & Bifet, A., 1 janv. 2025, Discovery Science - 28th International Conference, DS 2025, Proceedings. Džeroski, S., Levatic, J., Pio, G. & Simidjievski, N. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 363-378 16 p. (Lecture Notes in Computer Science; Vol 16090 LNCS).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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Ai-enabled automated common vulnerability scoring from common vulnerabilities and exposures descriptions
Zhang, Z., Kumar, V., Pfahringer, B. & Bifet, A., 1 févr. 2025, Dans: International Journal of Information Security. 24, 1, 16.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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A Retrospective of the Tutorial on Opportunities and Challenges of Online Deep Learning
Kulbach, C., Cazzonelli, L., Ngo, H. A., Le-Nguyen, M. H. & Bifet, A., 1 janv. 2025, Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases - International Workshops of ECML PKDD 2023, Revised Selected Papers. Meo, R. & Silvestri, F. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 359-372 14 p. (Communications in Computer and Information Science; Vol 2133 CCIS).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs