Profil personnel
Personal profile
Jesse Read is a Professor (HDR) in the DaSciM team of the Data Analytics and Machine Learning pôle of the Computer Science Laboratory (LIX) at École Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris.
His main research interests involve multi-target learning, probabilistic inference, and learning from dynamic and evolving data streams, but he is open to much more, including applications in medicine and energy.
Prior to becoming Professor (HDR 2017), he was Assistant Professor (also at LIX, Ecole Polytechnique), following postdoc research at INFRES Télécom Paris (2016), Aalto University, Finland (2013-2016), and the Dept. TSC at the Universidad Carlos III de Madrid, Spain (2010-2013). He obtained his PhD in 2010 from the University of Waikato, New Zealand. He obtained a Bachelor of Computing and Mathematical Sciences (Hons.) also at Waikato.
Intérêts de la recherche
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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I-GLIDE: Input Groups for Latent Health Indicators in Degradation Estimation
Thil, L., Read, J., Kaddah, R. & Doquet, G., 1 janv. 2026, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Proceedings. Ribeiro, R. P., Soares, C., Gama, J., Pfahringer, B., Japkowicz, N., Larrañaga, P., Jorge, A. M. & Abreu, P. H. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 395-411 17 p. (Lecture Notes in Computer Science; Vol 16018 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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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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A Survey of Monte Carlo Methods for Noisy and Costly Densities With Application to Reinforcement Learning and ABC
Llorente, F., Martino, L., Read, J. & Delgado-Gómez, D., 1 avr. 2025, Dans: International Statistical Review. 93, 1, p. 18-61 44 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Branches: Efficiently Seeking Optimal Sparse Decision Trees via AO*
Chaouki, A., Read, J. & Bifet, A., 1 janv. 2025, Dans: Proceedings of Machine Learning Research. 267, p. 7430-7484 55 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article de conférence › Revue par des pairs
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Determining the Need for Multi-label Classifiers by Measuring Unexplained Covariance
Park, L. A. F. & Read, J., 1 janv. 2025, Data Science: Foundations and Applications - 29th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2025, Sydney, NSW, Australia, June 10-13, 2025, Proceedings. Wu, X., Spiliopoulou, M., Wang, C., Kumar, V., Cao, L., Zhou, X., Pang, G. & Gama, J. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 250-261 12 p. (Lecture Notes in Computer Science; Vol 15875 LNAI).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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Estimating Multi-Label Expected Accuracy Using Labelset Distributions
Park, L. A. F. & Read, J., 1 janv. 2025, Dans: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 37, 5, p. 2513-2524 12 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Estimating Multi-Label Expected Accuracy Using Labelset Distributions
Park, L. A. F. & Read, J., 1 janv. 2025, Dans: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 37, 5, p. 2513-2524 12 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Supervised Learning from Data Streams: An Overview and Update
Read, J. & Zliobaite, I., 11 juil. 2025, Dans: ACM Computing Surveys. 57, 12, ART307.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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A Survey of Monte Carlo Methods for Noisy and Costly Densities With Application to Reinforcement Learning and ABC
Llorente, F., Martino, L., Read, J. & Delgado-Gómez, D., 1 janv. 2024, (Accepté/En presse) Dans: International Statistical Review.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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