Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track: European Conference, ECML PKDD 2023, Turin, Italy, September 18-22, 2023, Proceedings, Part IV

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
Kitos knygos pagal šią temą:
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track: European Conference, ECML PKDD 2023, Turin, Italy, September 18-22, 2023, Proceedings, Part IVDidesnis paveikslėlis
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

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.

Natural Language Processing.- Neuro/Symbolic
Learning.- Optimization.- Recommender Systems.- Reinforcement
Learning.- Representation Learning.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97830314342116e.html