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Apprentissage par transfert pour les modèles spatio-temporels de prédiction de la pollution
Le programme de recherche vise à développer des méthodes de transfert d’apprentissage (“transfer learning”) d’un espace spatio-temporel à un autre avec pour finalité la conception d’une nouvelle génération de modèles de machine learning capables de prédire des phénomènes de pollution hyper locale même en l’absence de données d’entrainement à forte granularité.
Faculty Supervisor:
Luc Adjengue
Student:
Partner:
Comfiz Inc
Discipline:
Computer science
Sector:
Information and cultural industries; Professional, scientific and technical services
University:
Polytechnique Montréal
Program:
Accelerate
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