Autor Appice, Annalisa
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Título : 23rd International Conference, DS 2020, Thessaloniki, Greece, October 19–21, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Appice, Annalisa, ; Tsoumakas, Grigorios, ; Manolopoulos, Yannis, ; Matwin, Stan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXI, 706 p. 227 ilustraciones, 147 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-61527-7 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 Software de la aplicacion Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas de la 23.ª Conferencia Internacional sobre Descubrimiento de Ciencias, DS 2020, que tuvo lugar del 19 al 21 de octubre de 2020. La conferencia estaba prevista para realizarse en Salónica, Grecia, pero tuvo que cambiar a un formato en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 26 artículos completos y 19 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 76 presentaciones. Las contribuciones se organizaron en secciones temáticas denominadas: clasificación; agrupamiento; representación de datos y conocimientos; flujos de datos; procesamiento distribuido; conjuntos; aprendizaje automático explicable e interpretable; minería de gráficos y redes; modelos de objetivos múltiples; redes neuronales y aprendizaje profundo; y datos espaciales, temporales y espaciotemporales. Nota de contenido: Classification -- Evaluating Decision Makers over Selectively Labelled Data: A Causal Modelling Approach -- Mitigating Discrimination in Clinical Machine Learning Decision Support using Algorithmic Processing Techniques -- WeakAL: Combining Active Learning and Weak Supervision -- Clustering -- Constrained Clustering via Post-Processing -- Deep Convolutional Embedding for Painting Clustering: Case Study on Picasso's Artworks -- Dynamic Incremental Semi-Supervised Fuzzy Clustering for Bipolar Disorder Episode Prediction -- Iterative Multi-Mode Discretization: Applications to Co-Clustering -- Data and Knowledge Representation -- COVID-19 Therapy Target Discovery with Context-aware Literature Mining -- Semantic Annotation of Predictive Modelling Experiments -- Semantic Description of Data Mining Datasets: An Ontology-based Annotation Schema -- Data Streams -- FABBOO - Online Fairness-aware Learning under Class Imbalance -- FEAT: A Fairness-enhancing andConcept-adapting Decision Tree Classifer -- Unsupervised Concept Drift Detection using a Student{Teacher Approach -- Dimensionality Reduction and Feature Selection -- Assembled Feature Selection For Credit Scoring in Micro nance With Non-Traditional Features -- Learning Surrogates of a Radiative Transfer Model for the Sentinel 5P Satellite -- Nets versus Trees for Feature Ranking and Gene Network Inference -- Pathway Activity Score Learning Algorithm for Dimensionality Reduction of Gene Expression Data -- Machine learning for Modelling and Understanding in Earth Sciences -- Distributed Processing -- Balancing between Scalability and Accuracy in Time-Series Classification for Stream and Batch Settings -- DeCStor: A Framework for Privately and Securely Sharing Files Using a Public Blockchain -- Investigating Parallelization of MAML -- Ensembles -- Extreme Algorithm Selection with Dyadic Feature Representation -- Federated Ensemble Regression using Classification -- One-Class Ensembles for Rare Genomic Sequences Identification -- Explainable and Interpretable Machine Learning -- Explaining Sentiment Classi cation with Synthetic Exemplars and Counter-Exemplars -- Generating Explainable and Effective Data Descriptors Using Relational Learning: Application to Cancer Biology -- Interpretable Machine Learning with Bitonic Generalized Additive Models and Automatic Feature Construction -- Predicting and Explaining Privacy Risk Exposure in Mobility Data -- Graph and Network Mining -- Maximizing Network Coverage Under the Presence of Time Constraint by Injecting Most Effective k-Links -- On the Utilization of Structural and Textual Information of a Scientific Knowledge Graph to Discover Future Research Collaborations: a Link Prediction Perspective -- Simultaneous Process Drift Detection and Characterization with Pattern-based Change Detectors -- Multi-Target Models -- Extreme Gradient Boosted Multi-label Trees for Dynamic ClassifierChains -- Hierarchy Decomposition Pipeline: A Toolbox for Comparison of Model Induction Algorithms on Hierarchical Multi-label Classification Problems -- Missing Value Imputation with MERCS: a Faster Alternative to MissForest -- Multi-Directional Rule Set Learning -- On Aggregation in Ensembles of Multilabel Classifiers -- Neural Networks and Deep Learning -- Attention in Recurrent Neural Networks for Energy Disaggregation -- Enhanced Food Safety Through Deep Learning for Food Recalls Prediction -- Machine learning for Modelling and Understanding in Earth Sciences -- FairNN - Conjoint Learning of Fair Representations for Fair Decisions -- Improving Deep Unsupervised Anomaly Detection by Exploiting VAE Latent Space Distribution -- Spatial, Temporal and Spatiotemporal Data -- Detecting Temporal Anomalies in Business Processes using Distance-based Methods -- Mining Constrained Regions of Interest: An Optimization Approach -- Mining Disjoint Sequential Pattern Pairs from Tourist Trajectory Data -- Predicting the Health Condition of mHealth App Users with Large Differences in the Amount of Recorded Observations - Where to Learn from -- Spatiotemporal Traffic Anomaly Detection on Urban Road Network Using Tensor Decomposition Method -- Time Series Regression in Professional Road Cycling. 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 23rd International Conference, DS 2020, Thessaloniki, Greece, October 19–21, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Appice, Annalisa, ; Tsoumakas, Grigorios, ; Manolopoulos, Yannis, ; Matwin, Stan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXI, 706 p. 227 ilustraciones, 147 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-61527-7
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Palabras clave: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas de la 23.ª Conferencia Internacional sobre Descubrimiento de Ciencias, DS 2020, que tuvo lugar del 19 al 21 de octubre de 2020. La conferencia estaba prevista para realizarse en Salónica, Grecia, pero tuvo que cambiar a un formato en línea debido a la pandemia de COVID-19. Los 26 artículos completos y 19 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 76 presentaciones. Las contribuciones se organizaron en secciones temáticas denominadas: clasificación; agrupamiento; representación de datos y conocimientos; flujos de datos; procesamiento distribuido; conjuntos; aprendizaje automático explicable e interpretable; minería de gráficos y redes; modelos de objetivos múltiples; redes neuronales y aprendizaje profundo; y datos espaciales, temporales y espaciotemporales. Nota de contenido: Classification -- Evaluating Decision Makers over Selectively Labelled Data: A Causal Modelling Approach -- Mitigating Discrimination in Clinical Machine Learning Decision Support using Algorithmic Processing Techniques -- WeakAL: Combining Active Learning and Weak Supervision -- Clustering -- Constrained Clustering via Post-Processing -- Deep Convolutional Embedding for Painting Clustering: Case Study on Picasso's Artworks -- Dynamic Incremental Semi-Supervised Fuzzy Clustering for Bipolar Disorder Episode Prediction -- Iterative Multi-Mode Discretization: Applications to Co-Clustering -- Data and Knowledge Representation -- COVID-19 Therapy Target Discovery with Context-aware Literature Mining -- Semantic Annotation of Predictive Modelling Experiments -- Semantic Description of Data Mining Datasets: An Ontology-based Annotation Schema -- Data Streams -- FABBOO - Online Fairness-aware Learning under Class Imbalance -- FEAT: A Fairness-enhancing andConcept-adapting Decision Tree Classifer -- Unsupervised Concept Drift Detection using a Student{Teacher Approach -- Dimensionality Reduction and Feature Selection -- Assembled Feature Selection For Credit Scoring in Micro nance With Non-Traditional Features -- Learning Surrogates of a Radiative Transfer Model for the Sentinel 5P Satellite -- Nets versus Trees for Feature Ranking and Gene Network Inference -- Pathway Activity Score Learning Algorithm for Dimensionality Reduction of Gene Expression Data -- Machine learning for Modelling and Understanding in Earth Sciences -- Distributed Processing -- Balancing between Scalability and Accuracy in Time-Series Classification for Stream and Batch Settings -- DeCStor: A Framework for Privately and Securely Sharing Files Using a Public Blockchain -- Investigating Parallelization of MAML -- Ensembles -- Extreme Algorithm Selection with Dyadic Feature Representation -- Federated Ensemble Regression using Classification -- One-Class Ensembles for Rare Genomic Sequences Identification -- Explainable and Interpretable Machine Learning -- Explaining Sentiment Classi cation with Synthetic Exemplars and Counter-Exemplars -- Generating Explainable and Effective Data Descriptors Using Relational Learning: Application to Cancer Biology -- Interpretable Machine Learning with Bitonic Generalized Additive Models and Automatic Feature Construction -- Predicting and Explaining Privacy Risk Exposure in Mobility Data -- Graph and Network Mining -- Maximizing Network Coverage Under the Presence of Time Constraint by Injecting Most Effective k-Links -- On the Utilization of Structural and Textual Information of a Scientific Knowledge Graph to Discover Future Research Collaborations: a Link Prediction Perspective -- Simultaneous Process Drift Detection and Characterization with Pattern-based Change Detectors -- Multi-Target Models -- Extreme Gradient Boosted Multi-label Trees for Dynamic ClassifierChains -- Hierarchy Decomposition Pipeline: A Toolbox for Comparison of Model Induction Algorithms on Hierarchical Multi-label Classification Problems -- Missing Value Imputation with MERCS: a Faster Alternative to MissForest -- Multi-Directional Rule Set Learning -- On Aggregation in Ensembles of Multilabel Classifiers -- Neural Networks and Deep Learning -- Attention in Recurrent Neural Networks for Energy Disaggregation -- Enhanced Food Safety Through Deep Learning for Food Recalls Prediction -- Machine learning for Modelling and Understanding in Earth Sciences -- FairNN - Conjoint Learning of Fair Representations for Fair Decisions -- Improving Deep Unsupervised Anomaly Detection by Exploiting VAE Latent Space Distribution -- Spatial, Temporal and Spatiotemporal Data -- Detecting Temporal Anomalies in Business Processes using Distance-based Methods -- Mining Constrained Regions of Interest: An Optimization Approach -- Mining Disjoint Sequential Pattern Pairs from Tourist Trajectory Data -- Predicting the Health Condition of mHealth App Users with Large Differences in the Amount of Recorded Observations - Where to Learn from -- Spatiotemporal Traffic Anomaly Detection on Urban Road Network Using Tensor Decomposition Method -- Time Series Regression in Professional Road Cycling. 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
Título : Foundations of Intelligent Systems : 23rd International Symposium, ISMIS 2017, Warsaw, Poland, June 26-29, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kryszkiewicz, Marzena, ; Appice, Annalisa, ; Ślęzak, Dominik, ; Rybinski, Henryk, ; Skowron, Andrzej, ; Ras, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXIX, 747 p. 182 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-60438-1 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 Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Ciencias de la Computación Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Teoría de la Computación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 23º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2017, celebrado en Varsovia, Polonia, en junio de 2017. Los 56 artículos regulares y 15 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 118 presentaciones. Los artículos incluyen aspectos tanto teóricos como prácticos del aprendizaje automático, métodos de minería de datos, aprendizaje profundo, bioinformática e informática de la salud, sistemas de información inteligentes, sistemas basados en el conocimiento, minería de datos temporales, espaciales y espacio-temporales, minería de textos y web. Además, se organizaron cuatro sesiones especiales; a saber, Sesión especial sobre análisis de big data y minería de datos en flujo, Sesión especial sobre agrupación granular y blanda para ciencia de datos, Sesión especial sobre descubrimiento de conocimientos con análisis de conceptos formales y formalismos relacionados, y Sesión especial dedicada a la competencia de minería de datos ISMIS 2017 basada en el comercio sobre Recomendaciones, que se lanzó como parte de la conferencia. Nota de contenido: Machine learning -- data mining methods -- deep learning, bioinformatics and health informatics -- intelligent information systems -- knowledge-based system -- mining temporal, spatial and spatio-temporal data -- text and Web mining -- big data analytics and stream data mining -- granular and soft clustering for data science -- knowledge discovery with formal concept analysis and related formalisms -- data mining competition on trading based on recommendations. 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 Foundations of Intelligent Systems : 23rd International Symposium, ISMIS 2017, Warsaw, Poland, June 26-29, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Kryszkiewicz, Marzena, ; Appice, Annalisa, ; Ślęzak, Dominik, ; Rybinski, Henryk, ; Skowron, Andrzej, ; Ras, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXIX, 747 p. 182 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-60438-1
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Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Ciencias de la Computación Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Teoría de la Computación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 23º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2017, celebrado en Varsovia, Polonia, en junio de 2017. Los 56 artículos regulares y 15 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 118 presentaciones. Los artículos incluyen aspectos tanto teóricos como prácticos del aprendizaje automático, métodos de minería de datos, aprendizaje profundo, bioinformática e informática de la salud, sistemas de información inteligentes, sistemas basados en el conocimiento, minería de datos temporales, espaciales y espacio-temporales, minería de textos y web. Además, se organizaron cuatro sesiones especiales; a saber, Sesión especial sobre análisis de big data y minería de datos en flujo, Sesión especial sobre agrupación granular y blanda para ciencia de datos, Sesión especial sobre descubrimiento de conocimientos con análisis de conceptos formales y formalismos relacionados, y Sesión especial dedicada a la competencia de minería de datos ISMIS 2017 basada en el comercio sobre Recomendaciones, que se lanzó como parte de la conferencia. Nota de contenido: Machine learning -- data mining methods -- deep learning, bioinformatics and health informatics -- intelligent information systems -- knowledge-based system -- mining temporal, spatial and spatio-temporal data -- text and Web mining -- big data analytics and stream data mining -- granular and soft clustering for data science -- knowledge discovery with formal concept analysis and related formalisms -- data mining competition on trading based on recommendations. 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
Título : New Frontiers in Mining Complex Patterns : 5th International Workshop, NFMCP 2016, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2016, Riva del Garda, Italy, September 19, 2016, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Appice, Annalisa, ; Ceci, Michelangelo, ; Loglisci, Corrado, ; Masciari, Elio, ; Ra›, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 263 p. 66 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-61461-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Gestión de base de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta una colección de versiones revisadas y significativamente ampliadas de los artículos aceptados para su presentación en el 5º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2016, celebrado junto con ECML-PKDD 2016 en Riva del Garda, Italia, en septiembre. 2016. El libro se compone de cinco partes: selección e inducción de características; predicción de clasificación; agrupamiento; descubrimiento de patrones; aplicaciones. . Nota de contenido: Feature selection and induction -- Classification and prediction -- Clustering -- Pattern discovery -- Applications. 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 New Frontiers in Mining Complex Patterns : 5th International Workshop, NFMCP 2016, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2016, Riva del Garda, Italy, September 19, 2016, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Appice, Annalisa, ; Ceci, Michelangelo, ; Loglisci, Corrado, ; Masciari, Elio, ; Ra›, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 263 p. 66 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-61461-8
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Palabras clave: Procesamiento de datos Gestión de base de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta una colección de versiones revisadas y significativamente ampliadas de los artículos aceptados para su presentación en el 5º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2016, celebrado junto con ECML-PKDD 2016 en Riva del Garda, Italia, en septiembre. 2016. El libro se compone de cinco partes: selección e inducción de características; predicción de clasificación; agrupamiento; descubrimiento de patrones; aplicaciones. . Nota de contenido: Feature selection and induction -- Classification and prediction -- Clustering -- Pattern discovery -- Applications. 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
Título : New Frontiers in Mining Complex Patterns : 6th International Workshop, NFMCP 2017, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18-22, 2017, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Appice, Annalisa, ; Loglisci, Corrado, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 197 p. 57 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-78680-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Unidades aritméticas y lógicas informáticas Ciencias sociales Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estructuras aritméticas y lógicas Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta una colección de versiones revisadas y significativamente ampliadas de los artículos aceptados para su presentación en el 6º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2017, celebrado junto con ECML-PKDD 2017 en Skopje, Macedonia, en septiembre de 2017. El libro se compone de cinco partes: selección e inducción de características; predicción de clasificación; agrupamiento; descubrimiento de patrones; aplicaciones. El taller tuvo como objetivo discutir e introducir nuevos fundamentos algorítmicos y formalismos de representación en el descubrimiento de patrones complejos. Finalmente, fomentó la integración de resultados recientes de campos existentes, como Estadísticas, Aprendizaje Automático y Análisis de Big Data. Nota de contenido: Learning Association Rules for Pharmacogenomic Studies -- Segment-Removal Based Stuttered Speech Remediation -- Identifying lncRNA-disease Relationships via Heterogeneous Clustering -- Density Estimators for Positive-Unlabeled Learning -- Combinatorial Optimization Algorithms to Mine a Sub-Matrix of Maximal Sum -- A Scaled-Correlation Based Approach for Defining and analyzing functional networks -- Complex Localization in the Multiple Instance Learning Context -- Integrating a Framework for Discovering Alternative App Stores in a Mobile App Monitoring Platform -- Usefulness of Unsupervised Ensemble Learning Methods for Time Series Forecasting of Aggregated or Clustered Load -- Phenotype Prediction with Semi-supervised Classification Trees -- Structuring the Output Space in Multi-label Classification by Using Feature Ranking -- Infinite Mixtures of Markov Chains -- Community-based Semantic Subgroup Discovery. 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 New Frontiers in Mining Complex Patterns : 6th International Workshop, NFMCP 2017, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18-22, 2017, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Appice, Annalisa, ; Loglisci, Corrado, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 197 p. 57 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-78680-3
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Palabras clave: Procesamiento de datos Unidades aritméticas y lógicas informáticas Ciencias sociales Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estructuras aritméticas y lógicas Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta una colección de versiones revisadas y significativamente ampliadas de los artículos aceptados para su presentación en el 6º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2017, celebrado junto con ECML-PKDD 2017 en Skopje, Macedonia, en septiembre de 2017. El libro se compone de cinco partes: selección e inducción de características; predicción de clasificación; agrupamiento; descubrimiento de patrones; aplicaciones. El taller tuvo como objetivo discutir e introducir nuevos fundamentos algorítmicos y formalismos de representación en el descubrimiento de patrones complejos. Finalmente, fomentó la integración de resultados recientes de campos existentes, como Estadísticas, Aprendizaje Automático y Análisis de Big Data. Nota de contenido: Learning Association Rules for Pharmacogenomic Studies -- Segment-Removal Based Stuttered Speech Remediation -- Identifying lncRNA-disease Relationships via Heterogeneous Clustering -- Density Estimators for Positive-Unlabeled Learning -- Combinatorial Optimization Algorithms to Mine a Sub-Matrix of Maximal Sum -- A Scaled-Correlation Based Approach for Defining and analyzing functional networks -- Complex Localization in the Multiple Instance Learning Context -- Integrating a Framework for Discovering Alternative App Stores in a Mobile App Monitoring Platform -- Usefulness of Unsupervised Ensemble Learning Methods for Time Series Forecasting of Aggregated or Clustered Load -- Phenotype Prediction with Semi-supervised Classification Trees -- Structuring the Output Space in Multi-label Classification by Using Feature Ranking -- Infinite Mixtures of Markov Chains -- Community-based Semantic Subgroup Discovery. 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
Título : Workshops of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2020): SoGood 2020, PDFL 2020, MLCS 2020, NFMCP 2020, DINA 2020, EDML 2020, XKDD 2020 and INRA 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Koprinska, Irena, ; Kamp, Michael, ; Appice, Annalisa, ; Loglisci, Corrado, ; Antonie, Luiza, ; Zimmermann, Albrecht, ; Guidotti, Riccardo, ; Özgöbek, Özlem, ; Ribeiro, Rita P., ; Gavaldà, Ricard, ; Gama, João, ; Adilova, Linara, ; Krishnamurthy, Yamuna, ; Ferreira, Pedro M., ; Malerba, Donato, ; Medeiros, Ibéria, ; Ceci, Michelangelo, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew W., ; Christen, Peter, ; Ntoutsi, Eirini, ; Schubert, Erich, ; Zimek, Arthur, ; Monreale, Anna, ; Biecek, Przemyslaw, ; Rinzivillo, Salvatore, ; Kille, Benjamin, ; Lommatzsch, Andreas, ; Gulla, Jon Atle, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XV, 614 p. 187 ilustraciones, 153 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-65965-3 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 Software de la aplicacion Ordenadores Ingeniería Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los talleres que complementaron la 20.ª Conferencia Europea Conjunta sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD, celebrada en septiembre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia y los talleres se llevaron a cabo en línea. Los 43 artículos presentados en volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre numerosas presentaciones. El volumen presenta los trabajos que han sido aceptados para los siguientes talleres: 5to Taller sobre Ciencia de Datos para el Bien Social, SoGood 2020; Taller sobre Aprendizaje Paralelo, Distribuido y Federado, PDFL 2020; Segundo Taller sobre Aprendizaje Automático para Ciberseguridad, MLCS 2020, 9° Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2020, Taller sobre Integración y Aplicaciones de Datos, DINA 2020, Segundo Taller sobre Evaluación y Diseño Experimental en Minería de Datos y Aprendizaje Automático, EDML 2020, Segundo Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Explicable en Minería de Datos, XKDD 2020; Octavo Taller Internacional sobre Análisis y Recomendación de Noticias, INRA 2020. Los artículos de INRA 2020 se publican en acceso abierto y tienen licencia bajo los términos de la Licencia Internacional Creative Commons Atribución 4.0. Nota de contenido: Fifth Workshop on Data Science for Social Good (SoGood 2020) -- Workshop on Parallel, Distributed and Federated Learning (PDFL 2020) -- Second Workshop on Machine Learning for Cybersecurity (MLCS 2020) -- Ninth International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Patterns (NFMCP 2020) -- Workshop on Data Integration and Applications (DINA 2020) -- Second Workshop on Evaluation and Experimental Design in Data Mining and Machine Learning (EDML 2020) -- Second International Workshop on eXplainable Knowledge Discovery in Data Mining (XKDD 2020) -- Eighth International Workshop on News Recommendation and Analytics (INRA 2020). . 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 Workshops of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2020): SoGood 2020, PDFL 2020, MLCS 2020, NFMCP 2020, DINA 2020, EDML 2020, XKDD 2020 and INRA 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Koprinska, Irena, ; Kamp, Michael, ; Appice, Annalisa, ; Loglisci, Corrado, ; Antonie, Luiza, ; Zimmermann, Albrecht, ; Guidotti, Riccardo, ; Özgöbek, Özlem, ; Ribeiro, Rita P., ; Gavaldà, Ricard, ; Gama, João, ; Adilova, Linara, ; Krishnamurthy, Yamuna, ; Ferreira, Pedro M., ; Malerba, Donato, ; Medeiros, Ibéria, ; Ceci, Michelangelo, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew W., ; Christen, Peter, ; Ntoutsi, Eirini, ; Schubert, Erich, ; Zimek, Arthur, ; Monreale, Anna, ; Biecek, Przemyslaw, ; Rinzivillo, Salvatore, ; Kille, Benjamin, ; Lommatzsch, Andreas, ; Gulla, Jon Atle, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XV, 614 p. 187 ilustraciones, 153 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-65965-3
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 Software de la aplicacion Ordenadores Ingeniería Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los talleres que complementaron la 20.ª Conferencia Europea Conjunta sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD, celebrada en septiembre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia y los talleres se llevaron a cabo en línea. Los 43 artículos presentados en volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre numerosas presentaciones. El volumen presenta los trabajos que han sido aceptados para los siguientes talleres: 5to Taller sobre Ciencia de Datos para el Bien Social, SoGood 2020; Taller sobre Aprendizaje Paralelo, Distribuido y Federado, PDFL 2020; Segundo Taller sobre Aprendizaje Automático para Ciberseguridad, MLCS 2020, 9° Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2020, Taller sobre Integración y Aplicaciones de Datos, DINA 2020, Segundo Taller sobre Evaluación y Diseño Experimental en Minería de Datos y Aprendizaje Automático, EDML 2020, Segundo Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Explicable en Minería de Datos, XKDD 2020; Octavo Taller Internacional sobre Análisis y Recomendación de Noticias, INRA 2020. Los artículos de INRA 2020 se publican en acceso abierto y tienen licencia bajo los términos de la Licencia Internacional Creative Commons Atribución 4.0. Nota de contenido: Fifth Workshop on Data Science for Social Good (SoGood 2020) -- Workshop on Parallel, Distributed and Federated Learning (PDFL 2020) -- Second Workshop on Machine Learning for Cybersecurity (MLCS 2020) -- Ninth International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Patterns (NFMCP 2020) -- Workshop on Data Integration and Applications (DINA 2020) -- Second Workshop on Evaluation and Experimental Design in Data Mining and Machine Learning (EDML 2020) -- Second International Workshop on eXplainable Knowledge Discovery in Data Mining (XKDD 2020) -- Eighth International Workshop on News Recommendation and Analytics (INRA 2020). . 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
