Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2022, Grenoble, France, September 19-23, 2022, Proceedings, Part V - Couverture souple

Couverture souple

ISBN 10 : 3031264207 ISBN 13 : 9783031264207

Editeur : Springer, 2023

Synopsis

L'ensemble multi-volumes LNAI 13713 jusqu'en 13718 constitue les actes comités de la Conférence européenne sur l'apprentissage automatique et la découverte des connaissances dans les bases de données, ECML PKDD 2022, qui a eu lieu à Grenoble, France, en septembre 2022.

Les 236 documents complets présentés dans le cadre de ces procédures ont été soigneusement examinés et sélectionnés parmi un total de 1060 soumissions. En outre, les procédures comprennent 17 contributions Demo Track.

Les volumes sont organisés en sections thématiques comme suit :

Partie I : Regroupement et réduction de la dimensionnalité; détection d'anomalies; interprétabilité et explicabilité; systèmes de classement et de recommandation; transfert et apprentissage multitâche;

Partie II : Réseaux et graphiques; graphiques de connaissances; analyse des réseaux sociaux; réseaux neuronaux graphiques; traitement du langage naturel et exploration de texte; systèmes conversationnels;

Partie III : Apprentissage profond, apprentissage automatique robuste et contradictoire, modèles génératifs, vision par ordinateur, méta-apprentissage, recherche d'architecture neuronale.

Partie IV : Apprentissage par renforcement ; apprentissage par renforcement multi-agents ; bandits et apprentissage en ligne ; apprentissage actif et semi-supervisé ; apprentissage privé et fédéré ; .

Partie V : Apprentissage supervisé ; inférence probabiliste ; transport optimal ; optimisation ; quantique, matériel, durabilité ;

Partie VI : Série chronologique ; apprentissage machine financier ; applications ; applications : transport ; piste de démonstration.

Détails de l'édition

• Éditeur: Springer
• Date d'édition: 2023
• Langue: anglais
• ISBN 10: 3031264207
• ISBN 13: 9783031264207
• Reliure: Broché
• Nombre de pages: 680
• Éditeur: Massih-Reza Amini Amini, Stephane Canu Canu, Asja Fischer Fischer
• Coordonnées du fabricant: non disponible