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Nuage de motsUn 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.
Djian, B. P. P., Merlo, E., Gambs, S., & Ngueveu, R. C. (2025). Fairness Evaluation of Neural Networks Through Computational Profile Likelihood. Computational Intelligence, 41(5), 11 pages. Lien externe
Djian, B. P. P., Merlo, E., Gambs, S., & Ngueveu, R. C. (mai 2024). Assess and quantify DNN classifier bias using likelihood prediction [Affiche]. 5e Forum Mobilit.AI, Montréal, Qc, Canada (1 page). Disponible
Ferry, J., Aïvodji, U., Gambs, S., Huguet, M.-J., & Siala, M. (2025). Taming the Triangle: On the Interplays Between Fairness, Interpretability, and Privacy in Machine Learning. Computational Intelligence, 41(4). Lien externe
Garroussi, Z., Legrain, A., Gambs, S., Gautrais, V., & Sanso, B. (2025). A systematic review of data privacy in mobility as a service (MaaS). Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 31, 101254 (12 pages). Disponible
Mondin, C., De Marcellis-Warin, N., Castets-Renard, C., Després, P., Déziel, P.-L., Gambs, S., Langlois, L., & Macaux, G. (2020). Recension des solutions technologiques développées dans le monde afin de limiter la propagation de la COVID-19 et typologie des applications de traçage. (Rapport). Lien externe
Qin, Q., Djian, B. P. P., Merlo, E., Li, H., & Gambs, S. (2025). Representation-based fairness evaluation and bias correction robustness assessment in neural networks. Information and Software Technology, 107876 (21 pages). Lien externe
