‪Jean-Charles Verdier‬ - ‪Google Scholar‬

Hanki oma profiili

Viittaukset

	Kaikki	2019 lähtien
Sitaatit	17	17
h-indeksi	2	2
i10-indeksi	1	1

0

10

5

2022202320245 9 3

Jean-Charles Verdier

Jean-Charles Verdier

Assistant research University of Sherbrooke

Vahvistettu sähköpostiosoite verkkotunnuksessa usherbrooke.ca

anomaly detection machine learning deep learning


Nimike Lajittele sitaattien mukaan Lajittele vuoden mukaan Lajittele otsikon mukaan	Viittaukset Viittaukset	Vuosi
A revealing large-scale evaluation of unsupervised anomaly detection algorithms M Alvarez, JC Verdier, DJK Nkashama, M Frappier, PM Tardif, F Kabanza arXiv preprint arXiv:2204.09825, 2022	11	2022
Robustness evaluation of deep unsupervised learning algorithms for intrusion detection systems D Nkashama, A Soltani, JC Verdier, M Frappier, PM Tardif, F Kabanza arXiv preprint arXiv:2207.03576, 2022	5	2022
The drawback of binary labeling for the evaluation of unsupervised intrusion detection algorithms JC Verdier, DJK Nkashama, M Frappier, PM Tardif, F Kabanza Marc and Tardif, Pierre-Martin and Kabanza, Froduald, The Drawback of Binary …, 0	1
Robustness Evaluation of Deep Unsupervised Learning Algorithms for Intrusion Detection Systems KN D’Jeff, A Soltani, JC Verdier, M Frappier, PM Tardif, F Kabanza
ÉVALUATION DES ALGORITHMES DE DÉTECTION D’ANOMALIES NON SUPERVISÉS JC Verdier

Järjestelmä ei voi suorittaa toimenpidettä nyt. Yritä myöhemmin uudelleen.

Artikkelit 1–5