< Terug naar vorige pagina
Onderzoeker
Hendrik Blockeel
- Disciplines:Datamining, Machine learning en besluitvorming
Affiliaties
- Declaratieve Talen en Artificiële Intelligentie (DTAI) (Afdeling)
Verantwoordelijke
Vanaf1 aug 2020 → Heden - Declaratieve Talen en Artificiële Intelligentie (DTAI) (Afdeling)
Lid
Vanaf1 aug 2020 → Heden - Afdeling Informatica (Afdeling)
Lid
Vanaf1 okt 1999 → 30 apr 2020
Projecten
11 - 20 of 38
- AI in Industrie: Leren en Redeneren voor AutomatisatieVanaf1 jan 2021 → HedenFinanciering: IOF - mandaten
- Optimisatie en deep learningVanaf1 jan 2020 → 30 jul 2023Financiering: BOF - doctorale mandaten
- Semi-gesuperviseerde en interpreteerbare machine learning met een toepassing op het laagspanningsnetwerkVanaf1 okt 2019 → 9 sep 2023Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Het verifiëren van lerende kunstmatige intelligentiesystemenVanaf1 jan 2018 → 31 dec 2021Financiering: FWO EOS
- Scaleerbare, interpreteerbare en veelzijdige modellen voor relationele data: ontwerp, leren en inferentieVanaf1 okt 2017 → 30 sep 2021Financiering: BOF - Geconcert. Onderzoeksacties vanaf 1994
- Efficiënte en veelzijdige methodes voor relationeel machinaal lerenVanaf20 sep 2017 → 14 jun 2022Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- MERCS: Efficiënte modellering van big data met multidirectionele ensembes van beslissingsbomenVanaf4 okt 2016 → 4 okt 2020Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Inductie van multi-directionele ensembles van beslissingsbomenVanaf4 okt 2016 → 4 okt 2020Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- MERCS: Efficiënte modellering van "big data" met multidirectionele ensembles van beslissingsbomenVanaf1 jan 2016 → 31 dec 2019Financiering: FWO Onderzoeksproject (incl. WEAVE projecten)
- Modelleren, automatiseren en optimalizeren van experimentele processen in netwerk-gestructureerde domeinen.Vanaf1 jan 2015 → 13 dec 2016Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
Publicaties
1 - 10 van 174
- Semi-Supervised and Explainable Machine Learning with an Application to the Low-Voltage Grid(2023)
Auteurs: Jonas Soenen, Hendrik Blockeel
- Estimating Dynamic Time Warping Distance Between Time Series with Missing Data(2023)
Auteurs: Aras Yurtman, Jonas Soenen, Wannes Meert, Hendrik Blockeel
Pagina's: 221 - 237Aantal pagina's: 17 - Automatic Generation of Product Concepts from Positive Examples, with an Application to Music Streaming(2023)
Auteurs: Kshitij Goyal, Wannes Meert, Hendrik Blockeel
Pagina's: 47 - 64Aantal pagina's: 17 - Decision trees: from efficient prediction to responsible AI(2023)
Auteurs: Hendrik Blockeel, Laurens Devos
- Machine Learning with Constraints: Towards Trustworthy AI(2023)
Auteurs: Kshitij Goyal, Hendrik Blockeel
- Scenario Generation of Residential Electricity Consumption Through Sampling Of Historical Data(2023)
Auteurs: Jonas Soenen, Aras Yurtman, Wannes Meert, Hendrik Blockeel
- FeaBI: A Feature Selection-Based Framework for Interpreting KG Embeddings(2023)
Auteurs: Hendrik Blockeel
Pagina's: 599 - 617Aantal pagina's: 19 - A scalable ensemble approach to forecast the electricity consumption of households(2022)
Auteurs: Lola Botman, Jonas Soenen, Konstantinos Theodorakos, Aras Yurtman, Jessa Bekker, Hendrik Blockeel, Bart De Moor
Pagina's: 757 - 768 - Efficient and Versatile Methods for Relational Machine Learning(2022)
Auteurs: Jonas Schouterden, Hendrik Blockeel, Jesse Davis
- COBRAS+: Reusing Previously Obtained Constraints in Active Semi-Supervised Clustering(2021)
Auteurs: Aras Yurtman, Wannes Meert, Hendrik Blockeel
Pagina's: 184 - 202Aantal pagina's: 19