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Daniel Aloise
M.Sc. (PUC-Rio, Brésil) et un Ph.D. (Poly)
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Professeur agrégé
Département de génie informatique et génie logiciel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4891 Téléc. : (514) 340-5139 Local : M-3410
Domaines d'expertise
Recherche opérationnelle et science de la gestion Systèmes évolutifs, d'apprentissage et adaptatifs Algorithmes Optimisation

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

• Science des données • Mégadonnées • Optimisation • Programmation mathématique

Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1601 Recherche opérationnelle et science de la gestion
  • 2510 Systèmes évolutifs, d'apprentissage et adaptatifs
  • 2713 Algorithmes
  • 2715 Optimisation

Publications

Publications récentes
Communication de conférence
Fournier, Q. & Aloise, D. (2019). Empirical Comparison between Autoencoders and Traditional Dimensionality Reduction Methods. Communication présentée à IEEE Second International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE 2019), Sardinia, Italy (p. 211-214). Tiré de https://doi.org/10.1109/AIKE.2019.00044
Communication de conférence
Randel, R., Aloise, D., Mladenovic, N. & Hansen, P. (2019). On the k-Medoids Model for Semi-supervised Clustering. Communication présentée à 6th International Conference on Variable Neighborhood Search (ICVNS 2018), Sithonia, Greece (p. 13-27). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-030-15843-9_2
Communication de conférence
Kohyarnejadfard, I., Shakeri, M. & Aloise, D. (2019). System performance anomaly detection using tracing data analysis. Communication présentée à 5th International Conference on Computer and Technology Applications (ICCTA 2019), Istanbul, Turkey (p. 169-173). Tiré de https://doi.org/10.1145/3323933.3324085
Voir toutes les publications (16)

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Mémoire de maîtrise (2)

    • Boucaud, L. (2019). Mécanismes d'attention pour les modèles convolutifs dans le cadre de la prédiction de trajectoires (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3951/
    • Hulot, P. (2018). Towards Station-Level Demand Prediction for Effective Rebalancing in Bike-Sharing Systems (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3160/

Nouvelle(s) concernant Daniel Aloise

MAGAZINE POLY | 20 février 2018
Le génie de la décision | Lire