Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing AG, CH, 2023
- Livre broché
- Neuf
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The multi-volume set LNAI 13713 until 13718 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2022, which took place in Grenoble, France, in September 2022.The 236 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 1060 submissions. In addition, the proceedings include 17 Demo Track contributions.The volumes are organized in topical sections as follows:Part I: Clustering and dimensionality reduction; anomaly detection; interpretability and explainability; ranking and recommender systems; transfer and multitask learning; Part II: Networks and graphs; knowledge graphs; social network analysis; graph neural networks; natural language processing and text mining; conversational systems; Part III: Deep learning; robust and adversarial machine learning; generative models; computer vision; meta-learning, neural architecture search; Part IV: Reinforcement learning; multi-agent reinforcement learning; bandits and online learning; active and semi-supervised learning; private and federated learning; .Part V: Supervised learning; probabilistic inference; optimal transport; optimization; quantum, hardware; sustainability; Part VI: Time series; financial machine learning; applications; applications: transportation; demo track. …
N° de réf. du vendeur LU-9783031264184
- Titre
- Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
- Auteur
- Massih-Reza Amini
- Éditeur
- Springer International Publishing AG, CH
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031264185
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031264184
- Édition
- 1st ed. 2023.
- Dimensions
- 15.5 x 3.91 x 23.5 cm
The 236 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 1060 submissions. In addition, the proceedings include 17 Demo Track contributions.
The volumes are organized in topical sections as follows:
Part I: Clustering and dimensionality reduction; anomaly detection; interpretability and explainability; ranking and recommender systems; transfer and multitask learning;
Part II: Networks and graphs; knowledge graphs; social network analysis; graph neural networks; natural language processing and text mining; conversational systems;
Part III: Deep learning; robust and adversarial machine learning; generative models; computer vision; meta-learning, neural architecture search;
Part IV: Reinforcement learning; multi-agent reinforcement learning; bandits and online learning; active and semi-supervised learning; private and federated learning; .
Part V: Supervised learning; probabilistic inference; optimal transport; optimization; quantum, hardware; sustainability;
Part VI: Time series; financial machine learning; applications; applications: transportation; demo track.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de la quatrième de couverture
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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