Monter d'un niveau |
Ce graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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
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
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
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