paprika.idref.fr paprika.idref.fr data.idref.fr data.idref.fr Documentation Documentation
Contrôler dans Paprika
Contrôle Paprika
Explorer data.idref
data.idref
Copier ce élément EAD
Élément EAD
Export bibliographique
Export biblio
Exporter en XML
Export XML
Exporter en JSON
Export JSON
Exporter en RDF
Export RDF
Améliorer la notice
Améliorer la notice
Signaler une erreur
Signaler une erreur
Identifiant pérenne de la notice : 15286959XCopier cet identifiant (PPN)
URI de l'entité : http://www.idref.fr/15286959X/idCopier cet URI
Notice de type Personne

Point d'accès autorisé

Kaytoue, Mehdi (1984-....)
Nom à l'état civil

Sur le web

Information

(par souci de protection des données à caractère personnel, le jour et le mois de naissance peuvent ne pas être affichés)
Langue d'expression : français,anglais
Pays : France
Date de naissance :    1984
Genre : Masculin

Notes

Note publique d'information : 
Co-directeur d’une thèse préparée au laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS) et soutenue à l’INSA Lyon en 2019 et 2020

Note publique d'information : 
Titulaire d'un doctorat en informatique de l'Université Henri Poincaré (Nancy 1) en 2011

Note publique d'information : 
Maître de Conférences - HDR - LIRIS - INSA Lyon et Directeur R&I Infologic

Note publique d'information : 
Membre du jury lors d'une thèse soutenue à l'INSA Lyon en 2023

Identifiants externes

Identifiant ZBMath : kaytoue.mehdi
Identifiant HAL : mehdi-kaytoue
Identifiant VIAF : http://viaf.org/viaf/204191365
Identifiant ORCID : 0000-0002-1569-5242
Identifiant SCOPUS : 27567839200
Identifiant ISNI : 0000000140582357

Source

A Data Mining Perspective on Explainable AIOps with Applications to Software Maintenance / par Youcef Remil ; sous la dir. de Jean-François Boulicaut [Thèse doctorat : matière : Lyon, INSA : 2023]

Information trouvée : Examinateur
An Order Theoretic Point-of-view on Subgroup Discovery / par Belfodil Aimene ; sous la dir. de Céline Robardet et de Mehdi Kaytoue [Thèse doctorat : Informatique : Lyon, Université de Lyon : 2019]
Rle Discovery in Labeled Sequential Data : application to Game Analytics / par Romain Mathonat ; sous la dir. de Jean-François Boulicaut et Mehdi Kaytoue [Thèse doctorat : Informatique : Lyon, Université de Lyon : 2020]
Traitement de données numériques par analyse formelle de concepts et structures de patrons / Mehdi Kaytoue, 2011

... Références liées : ...