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Mario Marchand

Professeur associé contractuel
(418) 656-7979
Mario.Marchand@ift.ulaval.ca
Pavillon Adrien-Pouliot
1065, avenue de la Médecine
Local 3506

Unité de rattachement — Faculté
Sciences et génie

Affiliations
Centre de recherche en données massives

DEEL DEpendable & Explainable Learning
Programme: Subventions de recherche et développement coopérative (RDC)
Organisme(s) subventionnaire(s): CAE Electronics Ltd, Conseil de recherches en sciences naturelles et génie Canada, Consortium de recherche et d'innovation en aérospatiale au Québec, Thales Corporated, Bell Textron Canada limitée, Bombardier Ltée
Type de financement: Subvention
Établissement tête: Université Laval
Du 31 janvier 2020 au 30 janvier 2026

Machine learning for the insurance industry: predictive models, fraud detection, and fairness
Programme: Subventions de recherche et développement coopérative (RDC)
Organisme(s) subventionnaire(s): Conseil de recherches en sciences naturelles et génie Canada, SSQ Assurance
Type de financement: Subvention
Établissement tête: Université Laval
Du 1 janvier 2019 au 28 février 2026

Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique
Programme: Appel à propositions : création d’un Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique
Organisme(s) subventionnaire(s): Fonds de recherche du Québec - Société et culture, Université Laval - Fonds internes
Type de financement: Subvention
Établissement tête: Université Laval
Du 1 avril 2018 au 31 mars 2025

Financements des 2 dernières années

Towards more efficient machine learning algorithms: theory and practice
Programme: Subventions à la découverte SD (individuelles et d'équipe)
Organisme(s) subventionnaire(s): Conseil de recherches en sciences naturelles et génie Canada
Type de financement: Subvention
Établissement tête: Université Laval
Du 1 avril 2016 au 31 mars 2024

  • Wissam Akretche, Doctorat en informatique
  • Abdelali Bouyahia, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Abdelali Bouyahia, Doctorat en informatique
  • Niffa Cheick Oumar Diaby, Doctorat en informatique
  • Gabriel Dubé, Doctorat en informatique
  • Encadrements terminés dans les 5 dernières années

  • Qi Chen, Doctorat en informatique
  • Fouad Jabiri, Maîtrise en statistique - avec mémoire
  • Khalil Ben Fadhel, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Hana Ajakan, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Jean-Samuel Leboeuf, Doctorat en informatique
  • Prudencio Tossou, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Jonathan Gingras, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Amélie Rolland, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Alexandre Drouin, Doctorat en informatique
  • Alexandre Lacoste, Doctorat en informatique
  • Sébastien Giguère, Doctorat en informatique
  • Jean-Francis Roy, Doctorat en informatique
  • Brice Zirakiza, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Khadidja Sylla, Maîtrise en informatique - avec mémoire
  • Pascal Germain, Doctorat en informatique
  • Pier-Luc Plante, Doctorat en médecine moléculaire
  • Publications des 5 dernières années

    Algorithm-Dependent Bounds for Representation Learning of Multi-Source Domain Adaptation arXiv, 2023. Chen, Q., Marchand, M.. DOI 10.48550/arXiv.2304.02064

    Algorithm-Dependent Bounds for Representation Learning of Multi-Source Domain Adaptation Proceedings of Machine Learning Research, 2023. Chen, Q., Marchand, M..

    Generalization Properties of Decision Trees on Real-valued and Categorical Features arXiv, 2022. Leboeuf, J.-S., LeBlanc, F., Marchand, M.. DOI 10.48550/arXiv.2210.10781

    FOOL SHAP WITH STEALTHILY BIASED SAMPLING arXiv, 2022. Laberge, G., Aïvodji, U., Hara, S., Marchand, M., Khomh, F.. DOI 10.48550/arXiv.2205.15419

    Partial order: Finding Consensus among Uncertain Feature Attributions arXiv, 2021. Laberge, G., Pequignot, Y., Mathieu, A., Khomh, F., Marchand, M.. DOI 10.48550/arXiv.2110.13369

    Improving generalization bounds for VC classes using the hypergeometric tail inversion arXiv, 2021. Leboeuf, J.-S., LeBlanc, F., Marchand, M.. DOI 10.48550/arxiv.2111.00062

    Improving generalization bounds for VC classes using the hypergeometric tail inversion arXiv, 2021. Leboeuf, J.-S., LeBlanc, F., Marchand, M..

    Generalization Bounds for Meta-Learning: An Information-Theoretic Analysis arXiv, 2021. Chen, Q., Shui, C., Marchand, M.. DOI 10.48550/arxiv.2109.14595

    Generalization Bounds for Meta-Learning: An Information-Theoretic Analysis arXiv, 2021. Chen, Q., Shui, C., Marchand, M..

    Generalization Bounds for Meta-Learning: An Information-Theoretic Analysis Advances in Neural Information Processing Systems, 2021. Chen, Q., Shui, C., Marchand, M..

    Decision trees as partitioning machines to characterize their generalization properties Advances in Neural Information Processing Systems, 2020. Leboeuf, J.-S., LeBlanc, F., Marchand, M..

    Predicting Ion Mobility Collision Cross-Sections Using a Deep Neural Network: DeepCCS Analytical Chemistry, 2019. Plante, P.-L., Francovic-Fontaine, É., May, J.C., McLean, J.A., Baker, E.S., Laviolette, F., Marchand, M., Corbeil, J.. DOI 10.1021/acs.analchem.8b05821

    Mass spectra alignment using virtual lock-masses Scientific Reports, 2019. Brochu, F., Plante, P.-L., Drouin, A., Gagnon, D., Richard, D., Durocher, F., Diorio, C., Marchand, M., Corbeil, J., Laviolette, F.. DOI 10.1038/s41598-019-44923-8

    Interpretable genotype-to-phenotype classifiers with performance guarantees Scientific Reports, 2019. Drouin, A., Letarte, G., Raymond, F., Marchand, M., Corbeil, J., Laviolette, F.. DOI 10.1038/s41598-019-40561-2

    Adaptive deep kernel learning arXiv, 2019. Tossou, P., Dura, B., Marchand, M., Laviolette, F., Lacoste, A.. DOI 10.48550/arxiv.1905.12131

    Adaptive deep kernel learning arXiv, 2019. Tossou, P., Dura, B., Marchand, M., Laviolette, F., Lacoste, A..

    Domaines de recherche

    • Apprentissage machine
    • Apprentissage statistique
    • Intelligence artificielle, n.c.a.
    • Inférence statistique
    • Analyse des algorithmes et de la complexité
    • Méthodes de recherche en intelligence artificielle
    • Génie de l'intelligence artificielle

    Les informations contenues dans cette page sont extraites de différents systèmes experts de l’Université Laval. Si vous constatez une erreur ou avez des questions quant aux données affichées, communiquez avec nous en écrivant à l’adresse repertoire-corps-professoral@ulaval.ca. Nous nous assurerons de rediriger votre demande à la bonne personne.