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Guillaume Metzler
Guillaume Metzler
Maître de Conférences, Université Lumière Lyon 2, Laboratoire ERIC UR 3083
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Title
Cited by
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Year
From cost-sensitive to tight f-measure bounds
K Bascol, R Emonet, E Fromont, A Habrard, G Metzler, M Sebban
The 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics …, 2019
132019
Landmark-based ensemble learning with random Fourier features and gradient boosting
L Gautheron, P Germain, A Habrard, G Metzler, E Morvant, M Sebban, ...
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference …, 2021
62021
An adjusted nearest neighbor algorithm maximizing the f-measure from imbalanced data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, S Riou, M Sebban
2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial …, 2019
62019
Learning from few positives: a provably accurate metric learning algorithm to deal with imbalanced data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, M Sebban
IJCAI 2020, the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2020
42020
Une version corrigée de l’algorithme des plus proches voisins pour l’optimisation de la f-mesure dans un contexte déséquilibré
R Viola, R Emonet, A Habard, G Metzler, S Riou, M Sebban
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019), 2019
42019
A nearest neighbor algorithm for imbalanced classification
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, S Riou, M Sebban
International Journal on Artificial Intelligence Tools 30 (03), 2150013, 2021
32021
Tree-based cost sensitive methods for fraud detection in imbalanced data
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, E Fromont, A Habrard, M Sebban
Advances in Intelligent Data Analysis XVII: 17th International Symposium …, 2018
32018
Learning maximum excluding ellipsoids from imbalanced data with theoretical guarantees
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, E Fromont, A Habrard, M Sebban
Pattern Recognition Letters 112, 310-316, 2018
22018
Apprentissage de spheres maximales d’exclusion avec garanties théoriques
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, S Canu, E Fromont, A Habrard, ...
Conférence sur l'Apprentissage Automatique, 2017
22017
Apprentissage d’ensemble basé sur des points de repere avec des caractéristiques de Fourier aléatoires et un renforcement du gradient
L Gautheron, P Germain, A Habrard, G Metzler, E Morvant, M Sebban, ...
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp), 2020a.(Cited on pages 5 …, 0
2
When Quantization Affects Confidence of Large Language Models?
I Proskurina, L Brun, G Metzler, J Velcin
arXiv preprint arXiv:2405.00632, 2024
12024
Mini minds: Exploring Bebeshka and Zlata baby models
I Proskurina, G Metzler, J Velcin
arXiv preprint arXiv:2311.03216, 2023
12023
MLFP: Un algorithme d’apprentissage de métrique pour la classification de données déséquilibrées
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, M Sebban
Conférence sur l’Apprentissage automatique (CAp 2020), Vannes, France 4, 67, 2020
12020
Mixture of Cox regression models with L 1-penalization for modeling patients survival time after liver transplantation
E Peyraud, J Jacques, G Metzler, I Faivre, M Dousse
2024
249.2: Outcomes of liver transplantation in patients 60 years and older: a multivariate analysis using penalized Cox regression.
E Peyraud, J Jacques, G Metlzer
Transplantation 108 (9S), 2024
2024
Quand la quantification affecte-t-elle la confiance des grands modèles de langage?
G Metzler, J Velcin, I Proskurina, L Brun
2024
LAMBDA: Alignement de Points de Repère et Adaptation de Domaine Basée sur des Mélanges
T Martinet, G Metzler
2024
Une borne PAC-Bayésienne sur une mesure de risque pour l'apprentissage équitable
H Atbir, F Cherfaoui, G Metzler, E Morvant, P Viallard
Conférence sur l'Apprentissage Automatique, 2024
2024
When Quantization Affects Confidence of Large Language Models?
G Metzler, I Proskurina, J Velcin, L Brun
2024 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for …, 2024
2024
Towards an Ethical Compression of Large Language Models
I Proskurina, G Metzler, J Velcin
Ethics and NLP: 10 years after, 33, 2024
2024
The system can't perform the operation now. Try again later.
Articles 1–20