Aghbalou

Anass Aghbalou est actuellement en deuxième année de thèse à Telecom Paris. Il a obtenu un diplôme d’ingénieur à l’École Centrale de Lyon en 2018 et un master en ingénierie statistique et financière – parcours Machine Learning, à l’Université Paris-Dauphine en 2019. Après une année passée comme ingénieur de recherche à Telecom Paris, il est, depuis décembre 2020, doctorant sous la direction d’Anne Sabourin (Télécom Paris), François Portier (ENSAI Rennes) et Patrice Bertail (Université Paris Nanterre). Ses recherches portent sur les techniques de rééchantillonage, en particulier le validation croisée, pour des algorithmes de machine learning dédiés aux événements rares (détection d’anomalie, classification déséquilibrée, valeurs extrêmes).

Mots-clés : machine learning, événements rares, détection d’anomalie, classification déséquilibrée, théorie des valeurs extrêmes