Doctorant en Apprentissage par Renforcement et Application à l'Audit H/F CNRS

Exploration des techniques d'audit actif de modèles d'apprentissage, étude des approches par renforcement. Application aux modèles de grandes capacités, application éventuelle aux systèmes de recommandation.
Contexte de travail
Localisé au LAAS, cette thèse ce déroulera dans le contexte du projet ANR PACMAM dont l'objectif est d'étudier les apports de l'apprentissage actif à l'audit des algorithmes. Plus précisément, ce projet vise à rendre les audits concrètement implémentables, en réduisant la complexité en requêtes et complexité calculatoire des approches d'actives classiques.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Contraintes et risques
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