Frederic Pennerath

Laboratoire Laboratoire LOrrain de Recherche en Informatique et ses Applications

frederic.pennerath [at] centralesupelec.fr

Résumé :

Je m'intéresse à la résolution de problèmes algorithmiques originaux dans le domaine de la fouille de données (data mining) et de l'apprentissage machine (machine learning).
Par exemple je développe des algorithmes d'extraction de règles de dépendance statistique bien fondées, en lien avec l'extraction de la structure de modèles graphiques et la théorie de l'information.

Mots clés :

machine learning, data mining, data science, statistics, algorithms

En savoir plus sur Frederic Pennerath

Publications :

Rapport - 2 documents
- Miguel Couceiro, Frédéric Pennerath, Amedeo Napoli, Lydia Boudjeloud-Assala, Brieuc Conan-Guez, Alain Gély. 2024 Activity Report — Orpailleur Team (LORIA) : Knowledge Discovery and Knowledge Engineering, 2025-01-31. (https://hal.science/hal-04971424v1)
- Amedeo Napoli, Alexandre Blansché, Lydia Boudjeloud-Assala, Brieuc Conan-Guez, Miguel Couceiro, Alain Gély, Frédéric Pennerath, Yannick Toussaint, Mario Valencia-Pabon. 2023 Activity Report -- Orpailleur Team (LORIA) : Knowledge Discovery and Knowledge Engineering, 2024. (https://hal.science/hal-04575652v1)
Communication dans un congrès - 16 documents
- Claire Theobald, Frédéric Pennerath, Brieuc Conan-Guez, Miguel Couceiro, Amedeo Napoli. Clarity: a Deep Ensemble for Visual Counterfactual Explanations, 2024-10-09. (https://hal.science/hal-04894691v1)
- Mohammed Fellaji, F. Pennerath, Brieuc Conan-Guez, Miguel Couceiro. On the Calibration of Epistemic Uncertainty: Principles, Paradoxes and Conflictual Loss, 2024-09-09. (https://inria.hal.science/hal-04695978v1)
- Claire Theobald, Bastien Arcelin, Frédéric Pennerath, Brieuc Conan-Guez, Miguel Couceiro, Amedeo Napoli. A Bayesian Convolutional Neural Network for Robust Galaxy Ellipticity Regression, 2021-09-13. (https://hal.science/hal-03346500v1)
- Claire Theobald, Frédéric Pennerath, Brieuc Conan-Guez, Miguel Couceiro, Amedeo Napoli. A Bayesian Neural Network based on Dropout Regulation, 2020-09-18. (https://inria.hal.science/hal-03122764v1)
- Frédéric Pennerath, Panagiotis Mandros, Jilles Vreeken. Discovering Approximate Functional Dependencies using Smoothed Mutual Information, 2020-08-22. (https://centralesupelec.hal.science/hal-02880553v1)
- Frédéric Pennerath. An Efficient Algorithm for Computing Entropic Measures of Feature Subsets, 2018-09-10. (https://centralesupelec.hal.science/hal-01897734v1)
- Frédéric Pennerath. L'extraction de règles de dépendance bien définies entre ensembles de variables multivaluées, 2012-01-31. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00749410v1)
- Frédéric Pennerath. Fast Extraction of Locally Optimal Patterns based on Consistent Pattern Function Variations, 2010-09-20. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00552893v1)
- Frédéric Pennerath, Amedeo Napoli. The Model of Most Informative Patterns and Its Application to Knowledge Extraction from Graph Databases, 2009-09-07. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00437536v1)
- Frédéric Pennerath, Géraldine Polaillon, Amedeo Napoli. Mining Intervals of Graphs to Extract Characteristic Reaction Patterns, 2008-10. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00344763v1)
- Frédéric Pennerath, Géraldine Polaillon, Amedeo Napoli. A Method for Classifying Vertices of Labeled Graphs Applied to Knowledge Discovery from Molecules, 2008-07. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00344753v1)
- Frédéric Pennerath, Géraldine Polaillon, Amedeo Napoli. Prétraitement des bases de données de réactions chimiques pour la fouille de schémas de réactions, 2008-02. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00276160v1)
- Frédéric Pennerath, Amedeo Napoli. Le problème de l'extraction des graphes informatifs. Application à l'extraction de connaissance à partir de bases de réactions chimiques, 2008-01-22. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00344774v1)
- Frédéric Pennerath, Amedeo Napoli. Mining Frequent Most Informative Subgraphs, 2007-08. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00280088v1)
- Frédéric Pennerath, Amedeo Napoli. La fouille de graphes dans les bases de données réactionnelles au service de la synthèse en chimie organique, 2006-01-17. (https://inria.hal.science/inria-00092783v1)
- L. Mapelli, C. Ottavi, D. Francis, R. Jones, G. Mornacchi, A. Patel, I. Solovev, L. Tremblet, D. Burckhart, M. Cobal, M. Michelotto, M. Niculescu, F. Pennerath, J. Petersen, D. Prigent, J. Rochez, M. Skiadelli, R. Spiwoks, A. Wildish, M. Joos, A. Lacourt, G. Ambrosini, F. Touchard, P. Duval, R. Nacasch, A. Le van Suu, M. Caprini, F. Etienne, Z. Qian, R. Ferrari, A. Mailov, K. Nurdan, G. Unel, G. Polesello, V. Vercesi, F. Scuri, S. Wheeler, S. Kolos. The ATLAS DAQ and event filter prototype '-1' project, 1997-04-07. (https://in2p3.hal.science/in2p3-00010847v1)
Article dans une revue - 2 documents
- Frédéric Pennerath, Gilles Niel, Philippe Vismara, Philippe Jauffret, Claude Lauren, Amedeo Napoli. Graph-Mining Algorithm for the Evaluation of Bond Formability, 2010-01-29. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00471405v1)
- Frédéric Pennerath, Amedeo Napoli. La famille des motifs les plus informatifs. Application à l'extraction de graphes en chimie organique, 2008. (https://centralesupelec.hal.science/hal-00437092v1)
Thèse - 2 documents
- Frédéric Pennerath. Méthodes d'extraction de connaissances à partir de données modélisables par des graphes : Application à des problèmes de synthèse organique, 2009-07-02. (https://hal.univ-lorraine.fr/tel-01748457v1)
- Frédéric Pennerath. Méthodes d'extraction de connaissances à partir de données modélisables par des graphes. Application à des problèmes de synthèse organique., 2009-07-02. (https://theses.hal.science/tel-00436568v1)