Search

Your search keyword '"Pivert, Olivier"' showing total 260 results
Start Over Author "Pivert, Olivier" Publication Year Range Last 10 years

Refine your results

more »

more »

more »
260 results on '"Pivert, Olivier"'

1. Database Approaches to the Modelling and Querying of Musical Scores: A Survey

Author

Aly, Adel, Pivert, Olivier, Thion, Virginie, Goos, Gerhard, Series Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Antonacopoulos, Apostolos, editor, Hinze, Annika, editor, Piwowarski, Benjamin, editor, Coustaty, Mickaël, editor, Di Nunzio, Giorgio Maria, editor, Gelati, Francesco, editor, and Vanderschantz, Nicholas, editor

Published
2024
Full Text
View/download PDF

3. Diversifying Top-k Answers in a Query by Example Setting

Author

Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Pivert, Olivier, Reformat, Marek Z., Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Larsen, Henrik Legind, editor, Martin-Bautista, Maria J., editor, Ruiz, M. Dolores, editor, Andreasen, Troels, editor, Bordogna, Gloria, editor, and De Tré, Guy, editor

Published
2023
Full Text
View/download PDF

5. PANDA: Human-in-the-Loop Anomaly Detection and Explanation

Author

Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Yepmo Tchaghe, Véronne, Pivert, Olivier, Filipe, Joaquim, Editorial Board Member, Ghosh, Ashish, Editorial Board Member, Prates, Raquel Oliveira, Editorial Board Member, Zhou, Lizhu, Editorial Board Member, Ciucci, Davide, editor, Couso, Inés, editor, Medina, Jesús, editor, Ślęzak, Dominik, editor, Petturiti, Davide, editor, Bouchon-Meunier, Bernadette, editor, and Yager, Ronald R., editor

Published
2022
Full Text
View/download PDF

6. A Classification of Anomaly Explanation Methods

Author

Tchaghe, Véronne Yepmo, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Filipe, Joaquim, Editorial Board Member, Ghosh, Ashish, Editorial Board Member, Prates, Raquel Oliveira, Editorial Board Member, Zhou, Lizhu, Editorial Board Member, Kamp, Michael, editor, Koprinska, Irena, editor, Bibal, Adrien, editor, Bouadi, Tassadit, editor, Frénay, Benoît, editor, Galárraga, Luis, editor, Oramas, José, editor, Adilova, Linara, editor, Krishnamurthy, Yamuna, editor, Kang, Bo, editor, Largeron, Christine, editor, Lijffijt, Jefrey, editor, Viard, Tiphaine, editor, Welke, Pascal, editor, Ruocco, Massimiliano, editor, Aune, Erlend, editor, Gallicchio, Claudio, editor, Schiele, Gregor, editor, Pernkopf, Franz, editor, Blott, Michaela, editor, Fröning, Holger, editor, Schindler, Günther, editor, Guidotti, Riccardo, editor, Monreale, Anna, editor, Rinzivillo, Salvatore, editor, Biecek, Przemyslaw, editor, Ntoutsi, Eirini, editor, Pechenizkiy, Mykola, editor, Rosenhahn, Bodo, editor, Buckley, Christopher, editor, Cialfi, Daniela, editor, Lanillos, Pablo, editor, Ramstead, Maxwell, editor, Verbelen, Tim, editor, Ferreira, Pedro M., editor, Andresini, Giuseppina, editor, Malerba, Donato, editor, Medeiros, Ibéria, editor, Fournier-Viger, Philippe, editor, Nawaz, M. Saqib, editor, Ventura, Sebastian, editor, Sun, Meng, editor, Zhou, Min, editor, Bitetta, Valerio, editor, Bordino, Ilaria, editor, Ferretti, Andrea, editor, Gullo, Francesco, editor, Ponti, Giovanni, editor, Severini, Lorenzo, editor, Ribeiro, Rita, editor, Gama, João, editor, Gavaldà, Ricard, editor, Cooper, Lee, editor, Ghazaleh, Naghmeh, editor, Richiardi, Jonas, editor, Roqueiro, Damian, editor, Saldana Miranda, Diego, editor, Sechidis, Konstantinos, editor, and Graça, Guilherme, editor

Published
2021
Full Text
View/download PDF

8. Flexible Querying Using Disjunctive Concepts

Author

Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Pivert, Olivier, Yager, Ronald R., Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Woeginger, Gerhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Andreasen, Troels, editor, De Tré, Guy, editor, Kacprzyk, Janusz, editor, Legind Larsen, Henrik, editor, Bordogna, Gloria, editor, and Zadrożny, Sławomir, editor

Published
2021
Full Text
View/download PDF

11. Concept Membership Modeling Using a Choquet Integral

Author

Smits, Grégory, Yager, Ronald R., Lesot, Marie-Jeanne, Pivert, Olivier, Filipe, Joaquim, Editorial Board Member, Ghosh, Ashish, Editorial Board Member, Kotenko, Igor, Editorial Board Member, Prates, Raquel Oliveira, Editorial Board Member, Zhou, Lizhu, Editorial Board Member, Lesot, Marie-Jeanne, editor, Vieira, Susana, editor, Reformat, Marek Z., editor, Carvalho, João Paulo, editor, Wilbik, Anna, editor, Bouchon-Meunier, Bernadette, editor, and Yager, Ronald R., editor

Published
2020
Full Text
View/download PDF

15. On Dissimilarity Measures at the Fuzzy Partition Level

Author

Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Duong, Toan Ngoc, Barbosa, Simone Diniz Junqueira, Series Editor, Chen, Phoebe, Series Editor, Filipe, Joaquim, Series Editor, Kotenko, Igor, Series Editor, Sivalingam, Krishna M., Series Editor, Washio, Takashi, Series Editor, Yuan, Junsong, Series Editor, Zhou, Lizhu, Series Editor, Medina, Jesús, editor, Ojeda-Aciego, Manuel, editor, Verdegay, José Luis, editor, Pelta, David A., editor, Cabrera, Inma P., editor, Bouchon-Meunier, Bernadette, editor, and Yager, Ronald R., editor

Published
2018
Full Text
View/download PDF

16. Handling Uncertainty in Relational Databases with Possibility Theory - A Survey of Different Modelings

Author

Pivert, Olivier, Prade, Henri, Hutchison, David, Series Editor, Kanade, Takeo, Series Editor, Kittler, Josef, Series Editor, Kleinberg, Jon M., Series Editor, Mattern, Friedemann, Series Editor, Mitchell, John C., Series Editor, Naor, Moni, Series Editor, Pandu Rangan, C., Series Editor, Steffen, Bernhard, Series Editor, Terzopoulos, Demetri, Series Editor, Tygar, Doug, Series Editor, Weikum, Gerhard, Series Editor, Ciucci, Davide, editor, Pasi, Gabriella, editor, and Vantaggi, Barbara, editor

Published
2018
Full Text
View/download PDF

20. A Clustering-Based Approach to the Explanation of Database Query Answers

Author

Moreau, Aurélien, Pivert, Olivier, Smits, Grégory, Kacprzyk, Janusz, Series editor, Andreasen, Troels, editor, Christiansen, Henning, editor, Larsen, Henrik, editor, Pasi, Gabriella, editor, Pivert, Olivier, editor, De Tré, Guy, editor, Vila, Maria Amparo, editor, Yazici, Adnan, editor, and Zadrożny, Sławomir, editor

Published
2016
Full Text
View/download PDF

21. Analogical Database Queries

Author

Beltran, William Correa, Jaudoin, Hélène, Pivert, Olivier, Kacprzyk, Janusz, Series editor, Andreasen, Troels, editor, Christiansen, Henning, editor, Larsen, Henrik, editor, Pasi, Gabriella, editor, Pivert, Olivier, editor, De Tré, Guy, editor, Vila, Maria Amparo, editor, Yazici, Adnan, editor, and Zadrożny, Sławomir, editor

Published
2016
Full Text
View/download PDF

27. A Typicality-Based Recommendation Approach Leveraging Demographic Data

Author

Moreau, Aurélien, Pivert, Olivier, Smits, Grégory, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Christiansen, Henning, editor, Jaudoin, Hélène, editor, Chountas, Panagiotis, editor, Andreasen, Troels, editor, and Legind Larsen, Henrik, editor

Published
2017
Full Text
View/download PDF

28. IKEYS: Interactive KEYword Search Dedicated to Corporate Data

Author

Dramé, Khadim, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Ciancarini, Paolo, editor, Poggi, Francesco, editor, Horridge, Matthew, editor, Zhao, Jun, editor, Groza, Tudor, editor, Suarez-Figueroa, Mari Carmen, editor, d'Aquin, Mathieu, editor, and Presutti, Valentina, editor

Published
2017
Full Text
View/download PDF

30. A Fuzzy Approach to the Characterization of Database Query Answers

Author

Moreau, Aurélien, Pivert, Olivier, Smits, Grégory, Diniz Junqueira Barbosa, Simone, Series editor, Chen, Phoebe, Series editor, Du, Xiaoyong, Series editor, Filipe, Joaquim, Series editor, Kara, Orhun, Series editor, Liu, Ting, Series editor, Kotenko, Igor, Series editor, Sivalingam, Krishna M., Series editor, Washio, Takashi, Series editor, Carvalho, Joao Paulo, editor, Lesot, Marie-Jeanne, editor, Kaymak, Uzay, editor, Vieira, Susana, editor, Bouchon-Meunier, Bernadette, editor, and Yager, Ronald R., editor

Published
2016
Full Text
View/download PDF

31. Fuzzy Quantified Structural Queries to Fuzzy Graph Databases

Author

Pivert, Olivier, Slama, Olfa, Thion, Virginie, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Schockaert, Steven, editor, and Senellart, Pierre, editor

Published
2016
Full Text
View/download PDF

32. Possibilistic Conditional Tables

Author

Pivert, Olivier, Prade, Henri, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Gyssens, Marc, editor, and Simari, Guillermo, editor

Published
2016
Full Text
View/download PDF

38. Vers un partitionnement des données à partir d'une forêt d'isolation

Author

Yepmo, Véronne, Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Pivert, Olivier, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Projet SEA DEFENDER - Direction Générale de l'Armement, and Association EGC

Subjects
explication d'anomalies, [INFO]Computer Science [cs], détection d'anomalies, forêt d'isolation, clustering
Abstract

National audience; This paper takes a step towards the extraction of contrastive explanations between anoma- lies and the intrinsic structure of regular points. It proposes a variant of the isolation forest algorithm whose main objective is to preserve the structure of regular data in order to facilitate its reconstruction. Experiments conducted on synthetic datasets show that this variant of isola- tion forest deteriorates less the structure of regular data than the classical method. Therefore, the former can serve as a basis for a unified approach to anomaly detection and explanation.; Cet article effectue un pas vers une extraction d'explications contrastives entre anomalies et structure intrinsèque des points réguliers. Il propose une variante de l'algorithme des forêts d'isolation ayant pour objectif principal la préservation de la structure des données régulières en vue de sa reconstitution plus aisée. Les expérimentations menées sur des jeux de données synthétiques montrent que cette variante des forêts d'isolation détériore moins la structure des données régulières que la méthode classique. Par conséquent, la première citée peut servir de base pour une approche unifiée de détection et d'explication d'anomalies.

Published
2023

39. Exploration de données massives à l'aide d'estimations de cardinalités

Author

Nerzic, Pierre, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Lesot, Marie-Jeanne, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ce travail s’inscrit dans le cadre du projet SEA Defender financé par la Direction Générale de l’Armement, and SMITS, Grégory

Subjects
estimation de cardinalités, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], big data, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], linguistic summarization, [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], vocabulary inference, inférence de vocabulaire, cardinality estimation, résumés linguistiques, données massives
Abstract

This paper describes FuzViz, a tool to explore interactively massive relational data. FuzViz relies on a method building automatically linguistic summaries, that provide concise and intelligible insights in the data content. It offers an interactive view of these summaries, dynamically recomputed on demand. To ensure a fluid exploration of the data, FuzViz exploits the proposition of a highly efficient method for estimating the cardinality ofthe summary properties, estimated from statistics about the data distribution stored in the relational data base, consolidated by a sampling-based approach. The proposed workflow also involves a vocabulary inference mechanism from these statistics., Cet article présente un outil d'exploration interactive de données massives stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD), nommé FuzViz. Il repose sur une méthode de construction automatique de résumés linguistiques, qui fournissent une synthèse concise et intelligible du contenu des données. Il offre une vue interactive de ces résumés recalculée dynamiquement selon les demandes de l'utilisateur. Pour assurer une exploration fluide des propriétés décrites par ces résumés, FuzViz s'appuie sur la proposition d'une méthode efficace d'estimations de leurs cardinalités, produites à partir des statistiques sur la distribution des données gérées par le SGBD et consolidées par une approche basée sur un échantillonnage. L'outil propose de plus un mécanisme d'inférence de vocabulaire flou à partir de ces statistiques.

Published
2022

40. PANDA : Personnaliser les ANomalies Détectées par Apprentissage

Author

Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Yepmo, Véronne, Pivert, Olivier, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR), and SMITS, Grégory

Subjects
[INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], vocabulaire flou, fuzzy vocabulary, linguistic description, détection et explication d'anomalies, [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], outlier explanation, [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], outlier detection, human-in-the-loop, description linguistique, approche orientée utilisateur
Abstract

The paper addresses the tasks of anomaly detection and explanation simultaneously, in the human-in-the-loop paradigm integrating the end-user expertise : it first proposes to exploit two complementary data representations to identify anomalies, namely the description induced by the raw features and the description induced by a userdefined vocabulary. These representations respectively lead to identify so-called data-driven and knowledge driven anomalies. The paper then proposes to confront these two sets of instances so as to improve the detection step and to dispose of tools towards anomaly explanations. It distinguishes and discusses three cases, underlining how the two description spaces can benefit from oneanother, in terms of accuracy and interpretability., La personnalisation par prise en compte de l'expertise de l'utilisateur des processus de détection d'anomalies est le sujet principal de cet article. Les anomalies sont identifiées dans deux espaces de représentation des données, l'espace initial composé des valeurs brutes et l'espace induit par un vocabulaire flou défini par l'utilisateur sur ces attributs initiaux. L'application de toute méthode de détection d'anomalies sur ces deux espaces conduit à différencier des anomalies issues des données brutes de celles issues du vocabulaire. Afin à la fois d'améliorer la détection des exceptions et de disposer d'outils pour les expliquer, ces deux ensembles d'anomalies sont confrontés. Trois situations émanant de cette comparaison sont étudiées afin de montrer comment l'utilisation combinée des deux espaces améliore l'efficacité de la procédure de détection d'anomalies ainsi que l'interprétabilité des résultats qu'elle génère.

Published
2022

43. Massive Data Exploration using Estimated Cardinalities

Author

Nerzic, Pierre, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Lesot, Marie-Jeanne, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and This research is part of the SEA DEFENDER project funded by the French DGA (Directorate General of Armaments).

Subjects
[INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], big data, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], proof-of-concept, Linguistic summarization, vocabulary inference, cardinality estimation
Abstract

International audience; Linguistic summaries are used in this work to provide personalized exploration functionalities on massive relational data. To ensure a fluid exploration of the data, cardinalities of the data properties described in the summaries are estimated from statistics about the data distribution. The proposed workflow also involves a vocabulary inference mechanism from these statistics and a sampling-based approach to consolidate the estimated cardinalities. The paper shows that soft computing techniques are particularly relevant to build concrete and functional business intelligence solutions.

Published
2022

45. A Classification of Anomaly Explanation Methods

Author

Yepmo, Véronne, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)

Subjects
outlier interpretation, XAI, [INFO]Computer Science [cs], anomaly explanation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; The usage of algorithms in real-world situations is strongly desired. But, in order to achieve that, final users need to be reassured that they can trust the outputs of algorithms. Building this trust requires algorithms not only to produce accurate results, but also to explain why they got those results. From this last problematic a new field has emerged: eXplainable Artificial Intelligence (XAI). Deep learning has greatly benefited from that field, especially for classification tasks. The considerable amount of works and surveys devoted to deep explanation methods can attest that. Other machine learning tasks, like anomaly detection, have received less attention when it comes to explaining the algorithms outputs. In this paper, we focus on anomaly explanation. Our contribution is a categorization of anomaly explanation methods and an analysis of the different forms anomaly explanations may take.

Published
2021

Catalog

Books, media, physical & digital resources
See catalog results