Documents dont l'auteur est "Pallage, Julien"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Pallage, J., & Lesage-Landry, A. (2025). Wasserstein Distributionally Robust Shallow Convex Neural Networks. INFORMS Journal on Optimization. Lien externe
Pallage, J. (2025). Contributions to the Trustworthy Machine Learning Pipeline: Data Selection, Training, and Post-training Verification through Convexity and the Wasserstein Distance [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Pallage, J., & Lesage-Landry, A. (décembre 2025). Sliced-Wasserstein Distance-based Data Selection [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2025), Boca Raton, FL, USA. Lien externe
Pallage, J., & Lesage-Landry, A. (2024). (Trustworthy) AI for Québec's virtual power plant. (Rapport technique n° G-2024-23). Lien externe
Pallage, J., & Lesage-Landry, A. (juillet 2024). Wasserstein Distributionally Robust Shallow Convex Neural Networks [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe