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A priori de faible complexité  Accélération  Agrégation  Agrégation PAC-bayésienne  Agrégation à poids exponentiels  Ajustement distributionnel  Algorithme dual moyenné  Algorithme explicite-implicite  Algorithmes  Algorithmes de premier ordre  Algorithmes gloutons  Analyse de regroupements  Analyse de régression  Analyse minimax  Analyse non-Asymptotique  Apprentissage  Apprentissage Profond  Apprentissage automatique  Apprentissage de permutation  Apprentissage en ligne  Apprentissage machine  Apprentissage non supervisé  Apprentissage non-Supervisé  Apprentissage profond  Apprentissage statistique  Apprentissage supervisé  Apprentissage supervisé  Apprentissage supervisé  Apprentissage supervisé, semi-supervisé et transductif  Approche minimax  Approximation stochastique  Arbres de décision  Asymptotiques exactes  Bornes de regret  Calibration automatique  Classification  Classification contrainte  Classification par plug-In  Classification semi-Supervisée  Classification supervisée  Clustering  Consistence  Constantes  Contraintes de forme  Contrôle optimal  Couplages  Densité conditionnelle  Descente en mirroir  Descente miroire  Diffusion de Langevin  Dimension, Théorie de la  Distance de Wasserstein  Distance de Wassertein  Distribution asymptotique  Données massives  Dynamique de Langevin  Détection de changement  Détection structurée  Développements asymptotiques  Echantillonage  Efficacité asymptotique  Efficacité calculatoire  Energies renouvelables  Ensembles convexes  Ensembles de confiance  Entraînement antagoniste  Equité  Ergodicité géométrique  Espaces à noyau reproduisant  Espaces de Hilbert à noyaux reproduisants  Estimateur Lasso  Estimateur à noyau  Estimateurs à noyau  Estimation adaptative  Estimation de densité  Estimation de la matrice de précision  Estimation des paramètres  Estimation en grande dimension  Estimation minimax  Estimation non paramétrique  Estimation non-Paramétrique  Estimation non-paramétrique  Estimation non-paramétrique  Estimation par agrégation  Estimation ponctuelle  Estimation pénalisée  Estimation robuste  Estimation, Théorie de l'  Famille exponentielle conditionnelle  Filtrage non-Linéaire  Fonction objectif du Fenchel-Young  Generative adversarial network  Gradient stochastique  Grande dimension  Graphes bipartis  Inégalité de Poincaré  Informatique  Inférence bayesienne  Inférence bayésienne  Inférence variationnelle  Inégalité d'oracle  Inégalités de concentration  Langevin Monte-Carlo  Langevin, Équation de  Latence Internet  M-Estimateurs  MCMC  Machine learning  Marché des services systèmes  Marchés de l’énergie  Markov, Processus de  Mathématiques  Mathématiques appliquées  Matrices  Matrices aléatoires  Matrices éparses  Maximum de pseudo-vraisemblance  Maximums et minimums  Mcmc  Minimisation convexe  Modules d'extension  Modèles de mélanges gaussiens  Modèles graphiques gaussiens  Modèles génératifs  Modèles linéaires  Modèles mathématiques  Modèles mixtes  Monte-Carlo, Méthode de  Moyennage  Médiane de moyennes  Mélange de gaussiennes  Méthode de sélection  Méthode des moments  Non-Paramétrique  Optimalité minimax  Optimisation  Optimisation convexe  Optimisation mathématique  PAC-Bayésien  Parcimonie  Partionnement discriminatif  Permutations  Pondération exponentielle  Probabilitiés  Probabilités  Problème non-paramétrique  Processus ARMA-GARCH  Processus gaussiens  Prévision  Prévision séquentielle  Prévision, Théorie de la  Rang  Rang et sélection  Ranking multipartite  Regret externe  Regret interne  Relaxation convexe  Représentation parcimonieuse  Réduction de dimension  Robuste  Robustesse  Régression  Régression non paramétrique  Régression par moindres carrés  Régression parcimonieuse  Réseau de neurones  Réseaux  Réseaux de neurones  Réseaux neuronaux  SGD à pas constant  Sparse  Statistique  Statistique bayésienne  Statistique en grande dimension  Statistique mathématique  Statistique non paramétrique -- Théorie asymptotique  Statistique non paramétrique  Statistiques  Statistiques robustes  Suites individuelles  Surface ROC  Sélection de modèles  Sélection de variables  Séparation des variables  Sériation statistique  Séries chronologiques  Séries temporelles  Tau de Kendall  Taux de convergence  Taux de séparation  Tchebychev, Approximation de  Temps de mélange  Tests d'hypothèses  Tests d'hypothèses non paramétriques  Tests minimax  Théorie de l'apprentissage profond  Théorie de la probabilité  Théorie ergodique  Variables aléatoires  Échantillonnage  Équations différentielles stochastiques  

Arnak Dalalyan a rédigé la thèse suivante :

Estimation non-paramétrique asymptotiquement efficace pour des processus de diffusion ergodiques

par Arnak S. Dalalyan sous la direction de Yuri A. Kutoyants - Le Mans

Mathématiques
Soutenue en 2001
Thèse soutenue

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Arnak Dalalyan dirige actuellement la thèse suivante :

Apprentissage robuste et maniable sur des graphes bipartis en économétrie

par Etienne Donier-meroz sous la direction de Arnak Dalalyan et de Francis Kramarz . - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques fondamentales
En préparation depuis le 01-09-2020
Thèse en préparation


Arnak Dalalyan a dirigé les 9 thèses suivantes :

Contributions to robust estimation : minimax optimality vs. computational tractability

par Amir-Hossein Bateni sous la direction de Arnak Dalalyan - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques appliquées
Soutenue le 06-07-2022
Thèse soutenue

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A study of some trade-offs in statistical learning : online learning, generative models and fairness

par Nicolas Schreuder sous la direction de Arnak S. Dalalyan et de Victor Emmanuel Brunel . - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques appliquées
Soutenue le 05-10-2021
Thèse soutenue

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Modeling and optimal strategies in short-term energy markets

par Laura Tinsi sous la direction de Peter Tankov et de Arnak Dalalyan . - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques appliquées
Soutenue le 30-09-2021
Thèse soutenue

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Sampling with the Langevin Monte-Carlo

par Avetik Karagulyan sous la direction de Arnak S. Dalalyan - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques appliquées
Soutenue le 01-06-2021
Thèse soutenue

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Model Averaging in Large Scale Learning

par Edwin Grappin sous la direction de Arnak S. Dalalyan - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques fondamentales
Soutenue le 06-03-2018
Thèse soutenue

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On unsupervised learning in high dimension

par Mehdi Sebbar sous la direction de Arnak S. Dalalyan - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques appliquées
Soutenue le 12-12-2017
Thèse soutenue

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Quelques contributions à l'estimation de grandes matrices de précision

par Samuel Balmand sous la direction de Marc Pierrot-Deseilligny et de Arnak S. Dalalyan . - Paris Est

Mathématiques
Soutenue le 27-06-2016
Thèse soutenue

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Méthodes statistiques pour la mise en correspondance de descripteurs

par Olivier Collier sous la direction de Arnak S. Dalalyan - Paris Est

Mathématiques
Soutenue le 02-10-2013
Thèse soutenue

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Quelques contributions à la sélection de variables et aux tests non-paramétriques

par Laëtitia Comminges sous la direction de Arnak S. Dalalyan - Paris Est

Mathématiques
Soutenue le 12-12-2012
Thèse soutenue

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Arnak Dalalyan a été président de jury des 2 thèses suivantes :

Statistical and Computational Complexities of Robust and High-Dimensional Estimation Problems

par Jules Depersin sous la direction de Guillaume Lecué - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques appliquées
Soutenue le 20-12-2021
Thèse soutenue

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Sharp oracle inequalities in aggregation and shape restricted regression

par Pierre C. Bellec sous la direction de Alexandre B. Tsybakov - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques fondamentales
Soutenue le 28-06-2016
Thèse soutenue

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Arnak Dalalyan a été rapporteur des 10 thèses suivantes :

Optimization of deep neural network : a functional perspective with applications in image classification

par Simon Roburin sous la direction de Mathieu Aubry et de Renaud Marlet . - Marne-la-vallée, ENPC

Mathématiques
Soutenue le 08-11-2022
Thèse soutenue

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Large scale Bayesian inference

par Inass Sekkat sous la direction de Gabriel Stoltz - Marne-la-vallée, ENPC

Mathématiques
Soutenue le 21-09-2022
Thèse soutenue

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Generative Adversarial Networks : theory and practice

par Ugo Tanielian sous la direction de Gérard Biau - Sorbonne université

Statistique
Soutenue le 23-04-2021
Thèse soutenue

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Apprentissage par noyaux reproduisants : descente de gradient stochastique et estimation de laplacien

par Loucas Pillaud-Vivien sous la direction de Francis Bach et de Alessandro Rudi . - Université Paris sciences et lettres

Mathématiques
Soutenue le 30-10-2020
Thèse soutenue

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Statistical modeling and analysis of Internet latency traffic data

par Alexis Fremond sous la direction de Marc Hoffmann - Université Paris sciences et lettres

Sciences
Soutenue le 02-10-2020
Thèse soutenue

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On efficient methods for high-dimensional statistical estimation

par Dmitry Babichev sous la direction de Francis Bach et de Anatoli Juditsky . - Paris Sciences et Lettres (ComUE)

Informatique
Soutenue le 22-02-2019
Thèse soutenue

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Reconstruction adaptative des signaux par optimisation convexe

par Dmitrii Ostrovskii sous la direction de Anatoli Juditsky , Laurent Desbat et de Zaid Harchaoui . - Université Grenoble Alpes (ComUE)

Mathématiques Appliquées
Soutenue le 11-01-2018
Thèse soutenue

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Stochastic approximation in Hilbert spaces

par Aymeric Dieuleveut sous la direction de Francis Bach - Paris Sciences et Lettres (ComUE)

Mathématiques
Soutenue le 28-09-2017
Thèse soutenue

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Estimation non-paramétrique de la densité de variables aléatoires cachées

par Charlotte Dion sous la direction de Adeline Leclercq-Samson et de Fabienne Comte . - Université Grenoble Alpes (ComUE)

Mathématiques Appliquées
Soutenue le 24-06-2016
Thèse soutenue

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Prédiction de suites individuelles et cadre statistique classique : étude de quelques liens autour de la régression parcimonieuse et des techniques d'agrégation

par Sébastien Gerchinovitz sous la direction de Gilles Stoltz - Paris 11

Mathématiques
Soutenue le 12-12-2011
Thèse soutenue

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Arnak Dalalyan a été membre de jury des 10 thèses suivantes :

Contributions to the theoretical study of variational inference and robustness

par Badr-Eddine Cherief-Abdellatif sous la direction de Pierre Alquier - Institut polytechnique de Paris

Mathématiques fondamentales
Soutenue le 23-06-2020
Thèse soutenue

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Théorie des matrices aléatoires pour l'apprentissage automatique en grande dimension et les réseaux de neurones

par Zhenyu Liao sous la direction de Romain Couillet et de Yacine Chitour . - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques et Informatique
Soutenue le 30-09-2019
Thèse soutenue

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Plug-in methods in classification

par Evgenii Chzhen sous la direction de Florence Merlevède et de Joseph Salmon . - Paris Est

Mathématiques
Soutenue le 25-09-2019
Thèse soutenue

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Estimation non paramétrique de densités conditionnelles : grande dimension, parcimonie et algorithmes gloutons.

par Minh-Lien Jeanne Nguyen sous la direction de Vincent Rivoirard et de Claire Lacour . - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques appliquées
Soutenue le 08-07-2019
Thèse soutenue

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Theoretical contributions to Monte Carlo methods, and applications to Statistics

par Lionel Riou-Durand sous la direction de Nicolas Chopin - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques appliquées
Soutenue le 05-07-2019
Thèse soutenue

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Exponential weighted aggregation : oracle inequalities and algorithms

par Duy tung Luu sous la direction de Jalal Fadili et de Christophe Chesneau . - Normandie

Mathematiques
Soutenue le 23-11-2017
Thèse soutenue

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Stochastic approximation and least-squares regression, with applications to machine learning

par Nicolas Flammarion sous la direction de Francis Bach et de Alexandre d' Aspremont . - Paris Sciences et Lettres (ComUE)

Mathématiques appliquées
Soutenue le 24-07-2017
Thèse soutenue

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High dimensional Markov chain Monte Carlo methods : theory, methods and applications

par Alain Durmus sous la direction de Éric Moulines - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques appliquées
Soutenue le 02-12-2016
Thèse soutenue

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Interactions entre rang et parcimonie en estimation pénalisée, et détection d'objets structurés

par Pierre-André Savalle sous la direction de Gilles Faÿ - Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris

Mathématiques
Soutenue le 21-10-2014
Thèse soutenue

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Méthodes d'apprentissage statistique pour le ranking : théorie, algorithmes et applications

par Sylvain Robbiano sous la direction de Stéphan Clémençon - Paris, ENST

Signal et images
Soutenue le 19-06-2013
Thèse soutenue

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