Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Switzerland Okt 2023, 2023

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The multi-volume set LNAI 14169 until 14175 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2023, which took place in Turin, Italy, in September 2023.The 196 papers were selected from the 829 submissions for the Research Track, and 58 papers were selected from the 239 submissions for the Applied Data Science Track.The volumes are organized in topical sections as follows:Part I:Active Learning;Adversarial Machine Learning;Anomaly Detection; Applications; Bayesian Methods; Causality; Clustering.Part II: Computer Vision; Deep Learning; Fairness; Federated Learning; Few-shot learning; Generative Models; Graph Contrastive Learning.Part III: Graph Neural Networks;Graphs; Interpretability;Knowledge Graphs; Large-scale Learning.Part IV: Natural Language Processing; Neuro/Symbolic Learning; Optimization; Recommender Systems; Reinforcement Learning;Representation Learning.Part V: Robustness; Time Series; Transfer and Multitask Learning.Part VI: Applied Machine Learning; Computational Social Sciences; Finance; Hardware and Systems; Healthcare & Bioinformatics; Human-Computer Interaction; Recommendation and Information Retrieval. Part VII:Sustainability, Climate, and Environment.-Transportation & Urban Planning.-Demo. 764 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783031434174

Título
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track
Autor
Danai Koutra
Editorial
Springer Nature Switzerland Okt 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
303143417X
ISBN 13
9783031434174
Peso del artículo
1136 gramos
Dimensiones
235x155x41 mm

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