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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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Côté, P.-O., Nikanjam, A., Bouchoucha, R., Basta, I., Abidi, M., & Khomh, F. (2024). Quality issues in machine learning software systems. Empirical Software Engineering, 29(6), 149 (47 pages). Lien externe
Bouchoucha, R. (2023). Quality Assurance in Deep Reinforcement Learning Applications [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Badran, K., Cote, P.-O., Kolopanis, A., Bouchoucha, R., Collante, A., Costa, D. E., Shihab, E., & Khomh, F. (2023). Can Ensembling Preprocessing Algorithms Lead to Better Machine Learning Fairness? Computer, 56(4), 71-79. Lien externe
Yahmed, A. H., Bouchoucha, R., Ben Braiek, H., & Khomh, F. (septembre 2023). An Intentional Forgetting-Driven Self-Healing Method for Deep Reinforcement Learning Systems [Communication écrite]. 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2023), Echternach, Luxembourg. Lien externe
Bouchoucha, R., Braiek, H. B., Khomh, F., Bouzidi, S., & Zaatour, R. (2023). Robustness assessment of hyperspectral image CNNs using metamorphic testing. Information and Software Technology, 162, 10 pages. Lien externe
Badran, K., Côté, P.-O., Kolopanis, A., Bouchoucha, R., Collante, A., Costa, D. E., Shihab, E., & Khomh, F. (2022). Can Ensembling Pre-processing Algorithms Lead to Better Machine Learning Fairness? [Ensemble de données]. Lien externe
