ECML PKDD 2018 Workshops / Alzate, Carlos ; Monreale, Anna ; Assem, Haytham ; Bifet, Albert ; Buda, Teodora Sandra ; Caglayan, Bora ; Drury, Brett ; García-Martín, Eva ; Gavaldà, Ricard ; Koprinska, Irena ; Kramer, Stefan ; Lavesson, Niklas ; Madden, Michael ; Molloy, Ian ; Nicolae, Maria-Irina ; Sinn, Mathieu  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : ECML PKDD 2018 Workshops : Nemesis 2018, UrbReas 2018, SoGood 2018, IWAISe 2018, and Green Data Mining 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Alzate, Carlos, ; Monreale, Anna, ; Assem, Haytham, ; Bifet, Albert, ; Buda, Teodora Sandra, ; Caglayan, Bora, ; Drury, Brett, ; García-Martín, Eva, ; Gavaldà, Ricard, ; Koprinska, Irena, ; Kramer, Stefan, ; Lavesson, Niklas, ; Madden, Michael, ; Molloy, Ian, ; Nicolae, Maria-Irina, ; Sinn, Mathieu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 257 p. 92 ilustraciones, 59 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-13453-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Protección de datos  Visión por computador  Red de computadoras  Seguridad de datos e información  Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro contiene artículos revisados ​​seleccionados de los talleres Nemesis, UrbReas, SoGood, IWAISe y Green Data Mining, celebrados en la 18.ª Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2018, en Dublín, Irlanda, en septiembre de 2018. Los 20 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 32 presentaciones. Los talleres incluidos son: Nemesis 2018: Primer Taller sobre Avances Recientes en Aprendizaje Automático Adversarial UrbReas 2018: Primer Taller Internacional sobre Razonamiento Urbano a partir de Desafíos Complejos en las Ciudades SoGood 2018: Tercer Taller sobre Ciencia de Datos para el Bien Social IWAISe 2018: Segundo Taller Internacional sobre Artificial Inteligencia en seguridad Minería de datos ecológica 2018: Primer taller internacional sobre minería de datos energéticamente eficiente y descubrimiento de conocimientos. Nota de contenido: Label Sanitization against Label Flipping Poisoning Attacks -- Limitations of the Lipschitz constant as a Defense Against Adversarial Examples -- Understanding Adversarial Space through the Lens of Attribution -- Detecting Potential Local Adversarial Examples for Human-Interpretable Defense -- Smart Cities with Deep Edges -- Computational Model for Urban Growth Using Socioeconomic Latent Parameters -- Object Geolocation from Crowdsourced Street Level Imagery -- Extending Support Vector Regression to Constraint Optimization: Application to the Reduction of Potentially Avoidable Hospitalizations -- SALER: a Data Science Solution to Detect and Prevent Corruption in Public Administration -- MaaSim: A Liveability Simulation for Improving the Quality of Life in Cities -- Designing Data-Driven Solutions to Societal Problems: Challenges and Approaches -- Host based Intrusion Detection System with Combined CNN/RNN Model -- Cyber Attacks against the PC Learning Algorithm -- Neural Networks in an AdversarialSetting and Ill-Conditioned Weight Space -- Pseudo-Random Number Generation using Generative Adversarial Networks -- Context Delegation for Context-Based Access Control -- An Information Retrieval System For CBRNe Incidents -- A Virtual Testbed for Critical Incident Investigation with Autonomous Remote Aerial Vehicle Surveying, Artificial Intelligence, and Decision Support -- Event relevancy pruning in support of energy-efficient sequential pattern mining -- How to Measure Energy Consumption in Machine Learning Algorithms. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i ECML PKDD 2018 Workshops : Nemesis 2018, UrbReas 2018, SoGood 2018, IWAISe 2018, and Green Data Mining 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Alzate, Carlos, ; Monreale, Anna, ; Assem, Haytham, ; Bifet, Albert, ; Buda, Teodora Sandra, ; Caglayan, Bora, ; Drury, Brett, ; García-Martín, Eva, ; Gavaldà, Ricard, ; Koprinska, Irena, ; Kramer, Stefan, ; Lavesson, Niklas, ; Madden, Michael, ; Molloy, Ian, ; Nicolae, Maria-Irina, ; Sinn, Mathieu,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 257 p. 92 ilustraciones, 59 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-13453-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Protección de datos  Visión por computador  Red de computadoras  Seguridad de datos e información  Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro contiene artículos revisados ​​seleccionados de los talleres Nemesis, UrbReas, SoGood, IWAISe y Green Data Mining, celebrados en la 18.ª Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2018, en Dublín, Irlanda, en septiembre de 2018. Los 20 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 32 presentaciones. Los talleres incluidos son: Nemesis 2018: Primer Taller sobre Avances Recientes en Aprendizaje Automático Adversarial UrbReas 2018: Primer Taller Internacional sobre Razonamiento Urbano a partir de Desafíos Complejos en las Ciudades SoGood 2018: Tercer Taller sobre Ciencia de Datos para el Bien Social IWAISe 2018: Segundo Taller Internacional sobre Artificial Inteligencia en seguridad Minería de datos ecológica 2018: Primer taller internacional sobre minería de datos energéticamente eficiente y descubrimiento de conocimientos. Nota de contenido: Label Sanitization against Label Flipping Poisoning Attacks -- Limitations of the Lipschitz constant as a Defense Against Adversarial Examples -- Understanding Adversarial Space through the Lens of Attribution -- Detecting Potential Local Adversarial Examples for Human-Interpretable Defense -- Smart Cities with Deep Edges -- Computational Model for Urban Growth Using Socioeconomic Latent Parameters -- Object Geolocation from Crowdsourced Street Level Imagery -- Extending Support Vector Regression to Constraint Optimization: Application to the Reduction of Potentially Avoidable Hospitalizations -- SALER: a Data Science Solution to Detect and Prevent Corruption in Public Administration -- MaaSim: A Liveability Simulation for Improving the Quality of Life in Cities -- Designing Data-Driven Solutions to Societal Problems: Challenges and Approaches -- Host based Intrusion Detection System with Combined CNN/RNN Model -- Cyber Attacks against the PC Learning Algorithm -- Neural Networks in an AdversarialSetting and Ill-Conditioned Weight Space -- Pseudo-Random Number Generation using Generative Adversarial Networks -- Context Delegation for Context-Based Access Control -- An Information Retrieval System For CBRNe Incidents -- A Virtual Testbed for Critical Incident Investigation with Autonomous Remote Aerial Vehicle Surveying, Artificial Intelligence, and Decision Support -- Event relevancy pruning in support of energy-efficient sequential pattern mining -- How to Measure Energy Consumption in Machine Learning Algorithms. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part I / Oliver, Nuria ; Pérez-Cruz, Fernando ; Kramer, Stefan ; Read, Jesse ; Lozano, Jose A.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Oliver, Nuria, ; Pérez-Cruz, Fernando, ; Kramer, Stefan, ; Read, Jesse, ; Lozano, Jose A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XLI, 806 p. 232 ilustraciones, 218 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-86486-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Ingeniería Informática  Red de computadoras  Ciencias sociales  Procesamiento de datos  Visión por computador  Ingeniería Informática y Redes  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Computadoras y Educación  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de varios volúmenes LNAI 12975 a 12979 constituye las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2021, que se celebró del 13 al 17 de septiembre de 2021. La conferencia se planeó originalmente para tener lugar en Bilbao, España, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artículos completos presentados en estas actas fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 869 presentaciones. Los volúmenes están organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: Línea de investigación: Parte I: Aprendizaje en línea; aprendizaje de refuerzo; series de tiempo, flujos y modelos de secuencia; transferencia y aprendizaje multitarea; aprendizaje semisupervisado y de pocos disparos; algoritmos y aplicaciones de aprendizaje. Parte II: Modelos generativos; algoritmos y teoría del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minería de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Área de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalías y malware; datos espacio-temporales; comercio electrónico y finanzas; aplicaciones médicas y de atención médica (incluido el Covid); movilidad y transporte. Parte V: Automatización del aprendizaje automático, optimización e ingeniería de características; simulaciones basadas en aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento; sistemas de recomendación y modelado de comportamiento; procesamiento del lenguaje natural; teledetección, procesamiento de imágenes y videos; redes sociales. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Oliver, Nuria, ; Pérez-Cruz, Fernando, ; Kramer, Stefan, ; Read, Jesse, ; Lozano, Jose A.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XLI, 806 p. 232 ilustraciones, 218 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-86486-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Ingeniería Informática  Red de computadoras  Ciencias sociales  Procesamiento de datos  Visión por computador  Ingeniería Informática y Redes  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Computadoras y Educación  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de varios volúmenes LNAI 12975 a 12979 constituye las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2021, que se celebró del 13 al 17 de septiembre de 2021. La conferencia se planeó originalmente para tener lugar en Bilbao, España, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artículos completos presentados en estas actas fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 869 presentaciones. Los volúmenes están organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: Línea de investigación: Parte I: Aprendizaje en línea; aprendizaje de refuerzo; series de tiempo, flujos y modelos de secuencia; transferencia y aprendizaje multitarea; aprendizaje semisupervisado y de pocos disparos; algoritmos y aplicaciones de aprendizaje. Parte II: Modelos generativos; algoritmos y teoría del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minería de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Área de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalías y malware; datos espacio-temporales; comercio electrónico y finanzas; aplicaciones médicas y de atención médica (incluido el Covid); movilidad y transporte. Parte V: Automatización del aprendizaje automático, optimización e ingeniería de características; simulaciones basadas en aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento; sistemas de recomendación y modelado de comportamiento; procesamiento del lenguaje natural; teledetección, procesamiento de imágenes y videos; redes sociales. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part II / Oliver, Nuria ; Pérez-Cruz, Fernando ; Kramer, Stefan ; Read, Jesse ; Lozano, Jose A.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Oliver, Nuria, ; Pérez-Cruz, Fernando, ; Kramer, Stefan, ; Read, Jesse, ; Lozano, Jose A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXXV, 817 p. 233 ilustraciones, 216 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-86520-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Ingeniería Informática  Red de computadoras  Ciencias sociales  Software de la aplicacion  Informática  Matemáticas discretas  Visión por computador  Ingeniería Informática y Redes  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Matemáticas discretas en informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de varios volúmenes LNAI 12975 a 12979 constituye las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2021, que se celebró del 13 al 17 de septiembre de 2021. La conferencia se planeó originalmente para tener lugar en Bilbao, España, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artículos completos presentados en estas actas fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 869 presentaciones. Los volúmenes están organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: Línea de investigación: Parte I: Aprendizaje en línea; aprendizaje de refuerzo; series de tiempo, flujos y modelos de secuencia; transferencia y aprendizaje multitarea; aprendizaje semisupervisado y de pocos disparos; algoritmos y aplicaciones de aprendizaje. Parte II: Modelos generativos; algoritmos y teoría del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minería de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Área de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalías y malware; datos espacio-temporales; comercio electrónico y finanzas; aplicaciones médicas y de atención médica (incluido el Covid); movilidad y transporte. Parte V: Automatización del aprendizaje automático, optimización e ingeniería de características; simulaciones basadas en aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento; sistemas de recomendación y modelado de comportamiento; procesamiento del lenguaje natural; teledetección, procesamiento de imágenes y videos; redes sociales. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Oliver, Nuria, ; Pérez-Cruz, Fernando, ; Kramer, Stefan, ; Read, Jesse, ; Lozano, Jose A.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXXV, 817 p. 233 ilustraciones, 216 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-86520-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Ingeniería Informática  Red de computadoras  Ciencias sociales  Software de la aplicacion  Informática  Matemáticas discretas  Visión por computador  Ingeniería Informática y Redes  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Matemáticas discretas en informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de varios volúmenes LNAI 12975 a 12979 constituye las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2021, que se celebró del 13 al 17 de septiembre de 2021. La conferencia se planeó originalmente para tener lugar en Bilbao, España, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artículos completos presentados en estas actas fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 869 presentaciones. Los volúmenes están organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: Línea de investigación: Parte I: Aprendizaje en línea; aprendizaje de refuerzo; series de tiempo, flujos y modelos de secuencia; transferencia y aprendizaje multitarea; aprendizaje semisupervisado y de pocos disparos; algoritmos y aplicaciones de aprendizaje. Parte II: Modelos generativos; algoritmos y teoría del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minería de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Área de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalías y malware; datos espacio-temporales; comercio electrónico y finanzas; aplicaciones médicas y de atención médica (incluido el Covid); movilidad y transporte. Parte V: Automatización del aprendizaje automático, optimización e ingeniería de características; simulaciones basadas en aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento; sistemas de recomendación y modelado de comportamiento; procesamiento del lenguaje natural; teledetección, procesamiento de imágenes y videos; redes sociales. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part III / Oliver, Nuria ; Pérez-Cruz, Fernando ; Kramer, Stefan ; Read, Jesse ; Lozano, Jose A.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part III Tipo de documento: documento electrónico Autores: Oliver, Nuria, ; Pérez-Cruz, Fernando, ; Kramer, Stefan, ; Read, Jesse, ; Lozano, Jose A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXXV, 831 p. 239 ilustraciones, 226 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-86523-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Ciencias sociales  Procesamiento de datos  Análisis numérico  Visión por computador  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de varios volúmenes LNAI 12975 a 12979 constituye las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2021, que se celebró del 13 al 17 de septiembre de 2021. La conferencia se planeó originalmente para tener lugar en Bilbao, España, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artículos completos presentados en estas actas fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 869 presentaciones. Los volúmenes están organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: Línea de investigación: Parte I: Aprendizaje en línea; aprendizaje de refuerzo; series de tiempo, flujos y modelos de secuencia; transferencia y aprendizaje multitarea; aprendizaje semisupervisado y de pocos disparos; algoritmos y aplicaciones de aprendizaje. Parte II: Modelos generativos; algoritmos y teoría del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minería de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Área de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalías y malware; datos espacio-temporales; comercio electrónico y finanzas; aplicaciones médicas y de atención médica (incluido el Covid); movilidad y transporte. Parte V: Automatización del aprendizaje automático, optimización e ingeniería de características; simulaciones basadas en aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento; sistemas de recomendación y modelado de comportamiento; procesamiento del lenguaje natural; teledetección, procesamiento de imágenes y videos; redes sociales. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part III [documento electrónico] / Oliver, Nuria, ; Pérez-Cruz, Fernando, ; Kramer, Stefan, ; Read, Jesse, ; Lozano, Jose A.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXXV, 831 p. 239 ilustraciones, 226 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-86523-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Ciencias sociales  Procesamiento de datos  Análisis numérico  Visión por computador  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de varios volúmenes LNAI 12975 a 12979 constituye las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2021, que se celebró del 13 al 17 de septiembre de 2021. La conferencia se planeó originalmente para tener lugar en Bilbao, España, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artículos completos presentados en estas actas fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 869 presentaciones. Los volúmenes están organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: Línea de investigación: Parte I: Aprendizaje en línea; aprendizaje de refuerzo; series de tiempo, flujos y modelos de secuencia; transferencia y aprendizaje multitarea; aprendizaje semisupervisado y de pocos disparos; algoritmos y aplicaciones de aprendizaje. Parte II: Modelos generativos; algoritmos y teoría del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minería de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Área de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalías y malware; datos espacio-temporales; comercio electrónico y finanzas; aplicaciones médicas y de atención médica (incluido el Covid); movilidad y transporte. Parte V: Automatización del aprendizaje automático, optimización e ingeniería de características; simulaciones basadas en aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento; sistemas de recomendación y modelado de comportamiento; procesamiento del lenguaje natural; teledetección, procesamiento de imágenes y videos; redes sociales. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

---

1 (1 - 4 / 4) Par page : 25 50 100 200