Vert, Jean-Philippe, 1973-...., mathématicien
Vert, Jean-Philippe.
Vert, Jean-Philippe, 1973-
Jean-Philippe Vert chercheur français
VIAF ID: 256961017 ( Personal )
Permalink: http://viaf.org/viaf/256961017
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Works
Title | Sources |
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Computational Systems Biology of Cancer | |
Development of statistical methods for DNA copy number analysis in cancerology | |
Développement de méthodes statistiques pour l'analyse du nombre de copies d'ADN en cancérologie. | |
Fonctions noyaux pour molécules et leur application au criblage virtuel par machines à vecteurs de support | |
Forêts aléatoires pour données longitudinales de grande dimension | |
Foundations of deep convolutional models through kernel methods. | |
From cellular phenotypes to the analysis of whole slide images : Application to treatment response in triple-negative breast cancer. | |
From sequences to knowledge, improving and learning from sequence alignments | |
Gays et lesbiennes, quels sont vos droits | |
Geometric deep learning for structural bioinformatics | |
Graph Degeneracy Studies for Advanced Learning Methods on Graphs and Theoretical Results | |
Graph matching and its application in computer vision and bioinformatics | |
Inférence de la structure tri-dimensionnelle du génome | |
Inferring the 3D architecture of the genome. | |
Information Extraction for the Seed Development Regulatory Networks of Arabidopsis Thaliana.. | |
Injection de bruit pour l'apprentissage automatique supervisé et application sur des données d'images et de génomique. | |
Input noise injection for supervised machine learning, with applications on genomic and image data | |
Integrated analysis of genomic and pharmacological data to better predict anti-cancer drug response. | |
Integrative characterization of oncogenesis and immune response in sarcoma | |
Interprétation de l'apprentissage profond pour la prédiction de phénotypes à partir de données d'expression de gènes | |
Introduction de la connaissance à priori dans l'étude des puces à l'ADN | |
Introduction of a priori knowledge into microarray analysis. | |
Introduction of high-dimensional interpretable machine learning models and their applications | |
Kernel functions for molecular structures and their application to virtual screening with support Vector machines. | |
Kernel methods for flight data monitoring | |
Kernel methods in computational biology / ed. by Bernhard Schölkopf, Koji Tsuda, Jean-Philippe Vert. - Cambridge ; London, cop. 2004. | |
Learning algorithms and statistical software, with applications to bioinformatics | |
Learning from multiple genomic information in cancer for diagnosis and prognosis. | |
Learning from positive and unlabeled examples in biology | |
Learning from ranking data : theory and methods | |
Learning from structured objects with semigroup kernels. | |
Learning with random forests. | |
Learning with reproducing kernel Hilbert spaces : stochastic gradient descent and laplacian estimation. | |
Learning with sparsity and uncertainty by Difference of Convex functions optimization. | |
L'intelligence artificielle à l'assaut des labos | |
Machine learning and extremes for anomaly detection. | |
Machine learning for large observational datasets in healthcare | |
Mathématiques du deep learning : généralisation, optimisation, modèles en temps continu. | |
Une méthode itérative régularisée pour la segmentation avec des applications aux statistiques. | |
Méthodes à noyau pour l'analyse de données de vols appliquées aux opérations aériennes. | |
Méthodes à noyau pour l'annotation automatique et la prédiction d'interaction de structures de protéine = ernel methods for automatic annotation and interaction prediction of protein 3D structures | |
Méthodes à noyaux pour les réseaux convolutionnels profonds | |
Méthodes d'apprentissage statistique à partir d'exemples positifs et indéterminés en biologie. | |
Méthodes d'apprentissage structuré pour la microbiologie : spectrométrie de masse et séquençage haut-débit. | |
Méthodes des matrices aléatoires pour l'apprentissage en grandes dimensions | |
Méthodes multivariées pour l'analyse jointe de données de neuroimagerie et de génétique | |
Méthodes statistiques pour la modélisation du langage naturel | |
Modèles multi-couches et méthodes d'exploration de réseaux biologiques | |
Modeling and analysis of randomly cross-linked polymers and application to chromatin organization and dynamics. | |
Modélisation et analyse de modèles de polymères aléatoirement réticulé et application à l'organisation et à la dynamique de la chromatine | |
Multilayer models and exploration methods for biological networks. | |
Multivariate methods for the joint analysis of neuroimaging and genetic data. | |
Network and machine learning approaches to dengue omics data | |
On Metric and Statistical Properties of Topological Descriptors for geometric Data | |
Oncogenèse et infiltrat immunitaire dans les sarcomes. | |
Parsimonious Markov models and application to biological sequence analysis. | |
Protein-protein interaction network inference using statistical learning. | |
Quelques contributions à l'optimisation globale | |
Random forests for high dimensional and longitudinal data. | |
Rank-based Molecular Prognosis and Network-guided Biomarker Discovery for Breast Cancer. | |
Reconstructing our past ˸ deep learning for population genetics | |
Reconstruction and clustering with graph optimization and priors on gene networks and images. | |
Reconstruction et classification par optimisation dans des graphes avec à priori pour les réseaux de gènes et les images | |
Reconstruire notre passé ˸ apprentissage statistique profond pour la génétique des populations. | |
Regularization methods for prediction in dynamic graphs and e-marketing applications | |
Relaxations of the seriation problem and applications to de novo genome assembly | |
Représentations parcimonieuses en apprentissage statistique, traitement d’image et vision par ordinateur. | |
Sélection de variables à partir de données d'expression : signatures moléculaires pour le pronostic du cancer du sein et inférence de réseaux de régulation génique | |
Sparse coding for machine learning, image processing and computer vision | |
Statistical approaches for segmentation : application to genome annotation, anglais | |
Statistical methods for deciphering intra-tumor hereterogeneity : challenges and opportunities for cancer clinical management | |
Statistical methods for natural language modelling. | |
Statistically and computationally efficient hypothesis tests for similarity and dependency. | |
Structured machine learning methods for microbiology : mass spectrometry and high-throughput sequencing. | |
Structured priors for supervised learning in computational biology. | |
Sur les propriétés métriques et statistiques des descripteurs topologiques pour les données géométriques. | |
Tests d'hypothèses statistiquement et algorithmiquement efficaces de similarité et de dépendance | |
Unsupervised representation learning for single-cell transcriptomic and epigenomic data | |
The versatility of high-content high-throughput time-lapse screening data : developing generic methods for data re-use and comparative analyses. |