Apprentissage profond

Utilisation de modèles de diffusion d’apprentissage profond pour débruiter les données de séquençage d’ARN à faible couverture

Carl Munoz

sept. 1, 2022 Doctorat
Utilisation de modèles de diffusion d’apprentissage profond pour débruiter les données de séquençage d’ARN à faible couverture
Apprentissage de la représentation moléculaire par paires pour une prédiction de propriété améliorée et explicable

Tom MacDougal, co-direction avec Anne Marinier

mai 1, 2019 Maîtrise
Apprentissage de la représentation moléculaire par paires pour une prédiction de propriété améliorée et explicable
Amélioration de la spectrométrie de masse peptidique par l’apprentissage profond

Jérémie Zumer

sept. 1, 2018 Doctorat
Amélioration de la spectrométrie de masse peptidique par l’apprentissage profond
Développement de systèmes automatiques d’évaluation du risque en leucémie myéloïde aiguë à partir de données d’expression de gènes

Léonard Sauvé

sept. 1, 2018 Doctorat
Développement de systèmes automatiques d’évaluation du risque en leucémie myéloïde aiguë à partir de données d’expression de gènes
Le modèle Factorized Embeddings : vers un atlas cellulaire basé sur les données de séquençage

Assya Trofimov, co-direction avec Claude Perreault

mai 1, 2018 Doctorat
Le modèle Factorized Embeddings : vers un atlas cellulaire basé sur les données de séquençage