Issa-Mbenard DABO - Admis au titre de docteur

Projet professionnel :

Enseignement et recherche, enseignement supérieur
Recherche en milieu académique
enseignant-chercheur, enseignant du supérieur
chercheur en milieu académique
chercheur en entreprise, R&D du secteur privé

Doctorat Mathématiques appliquées et calcul scientifique

Thèse soutenue le 24 février 2025 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : Applications de la théorie des Matrices Aléatoires en Grandes Dimensions et des Probabilités Libres en Apprentissage Statistique par Réseaux de Neurones

Mots-clés de la thèse : apprentissage statistique,probabilités libres,Matrices aléatoires en grande dimension,réseaux de neurones,théorie des trafics,régression,

Direction de thèse : Jeremie BIGOT

Co-direction de thèse : Camille MALE

Unité de recherche : IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux UMR 5251 - Talence
Intitulé de l'équipe : Image Optimisation et Probabilités

Master - Mathématiques de l'aléatoire - Statistique et Machine Learning

obtenu en septembre 2021 - Université Paris-Saclay
Option : Statistique et Machine Learning

Production scientifique

- Issa-Mbenard Dabo, Camille Frévent 2024. A multivariate spatial regression model using signatures Arxiv, ., https://arxiv.org/search/math?searchtype=author&query=Dabo,+I
- Issa-Mbenard Dabo, Camille Male 2024. A traffic approach for profiled Pennington-Worah matrices Arxiv, ., https://arxiv.org/abs/2409.13433
- Jérémie Bigot, Issa-Mbenard Dabo, Camille Male 2024. High-dimensional analysis of ridge regression for non-identically distributed data with a variance profile , , https://hal.science/hal-04559313v2

Dernière mise à jour le 13 janvier 2025