Autor Zimmermann, Albrecht
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Título : 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Brefeld, Ulf, ; Davis, Jesse, ; Van Haaren, Jan, ; Zimmermann, Albrecht, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 141 p. 6 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-64912-8 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 Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Ingeniería Informática y Redes Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia del Séptimo Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Minería de Datos para Análisis Deportivo, MLSA 2020, ubicado junto con ECML/PKDD 2020, en Gante, Bélgica, en septiembre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19 La conferencia se llevó a cabo en línea. Los 11 artículos presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 22 presentaciones. Los artículos presentan una variedad de temas dentro del área de análisis deportivo, incluido el análisis táctico, predicciones de resultados, adquisición de datos, optimización del rendimiento y evaluación de jugadores. Nota de contenido: Routine Inspection: A playbook for corner kicks -- How data availability aects the ability to learngood xG models -- Low-cost optical tracking of soccer players -- An Autoencoder Based Approach to SimulateSports Games -- Physical performance optimization in football -- Predicting Player Trajectoriesin Shot Situations in Soccer -- Stats Aren't Everything: Learning Strengths andWeaknesses of Cricket Players -- Prediction of tiers in the rankingof ice hockey players -- A Machine Learning Approach for Road CyclingRace Performance Prediction -- Mining Marathon Training Data to GenerateUseful User Proles -- Learning from partially labeled sequences forbehavioral signal annotation. 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 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Brefeld, Ulf, ; Davis, Jesse, ; Van Haaren, Jan, ; Zimmermann, Albrecht, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 141 p. 6 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-64912-8
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Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Ingeniería Informática y Redes Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia del Séptimo Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Minería de Datos para Análisis Deportivo, MLSA 2020, ubicado junto con ECML/PKDD 2020, en Gante, Bélgica, en septiembre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19 La conferencia se llevó a cabo en línea. Los 11 artículos presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 22 presentaciones. Los artículos presentan una variedad de temas dentro del área de análisis deportivo, incluido el análisis táctico, predicciones de resultados, adquisición de datos, optimización del rendimiento y evaluación de jugadores. Nota de contenido: Routine Inspection: A playbook for corner kicks -- How data availability aects the ability to learngood xG models -- Low-cost optical tracking of soccer players -- An Autoencoder Based Approach to SimulateSports Games -- Physical performance optimization in football -- Predicting Player Trajectoriesin Shot Situations in Soccer -- Stats Aren't Everything: Learning Strengths andWeaknesses of Cricket Players -- Prediction of tiers in the rankingof ice hockey players -- A Machine Learning Approach for Road CyclingRace Performance Prediction -- Mining Marathon Training Data to GenerateUseful User Proles -- Learning from partially labeled sequences forbehavioral signal annotation. 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 : Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics : 5th International Workshop, MLSA 2018, Co-located with ECML/PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Brefeld, Ulf, ; Davis, Jesse, ; Van Haaren, Jan, ; Zimmermann, Albrecht, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 179 p. 57 ilustraciones, 41 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-17274-9 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 Informática Estadistica matematica Sistemas de reconocimiento de patrones Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Probabilidad y Estadística en Informática Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia del 5.° Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Minería de Datos para Análisis Deportivo, MLSA 2018, ubicado junto con ECML/PKDD 2018, en Dublín, Irlanda, en septiembre de 2018. Los 12 artículos completos presentados junto con Se revisaron y seleccionaron cuidadosamente 4 artículos de desafío entre 24 presentaciones. Los artículos presentan una variedad de temas, que abarcan los deportes de equipo fútbol americano, baloncesto, hockey sobre hielo y fútbol, así como deportes individuales como ciclismo y artes marciales. Además, se incluyen cuatro artículos de desafío que informan sobre cómo predecir los receptores de pases en el fútbol. . 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 Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics : 5th International Workshop, MLSA 2018, Co-located with ECML/PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Brefeld, Ulf, ; Davis, Jesse, ; Van Haaren, Jan, ; Zimmermann, Albrecht, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 179 p. 57 ilustraciones, 41 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-17274-9
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Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Informática Estadistica matematica Sistemas de reconocimiento de patrones Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Probabilidad y Estadística en Informática Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia del 5.° Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Minería de Datos para Análisis Deportivo, MLSA 2018, ubicado junto con ECML/PKDD 2018, en Dublín, Irlanda, en septiembre de 2018. Los 12 artículos completos presentados junto con Se revisaron y seleccionaron cuidadosamente 4 artículos de desafío entre 24 presentaciones. Los artículos presentan una variedad de temas, que abarcan los deportes de equipo fútbol americano, baloncesto, hockey sobre hielo y fútbol, así como deportes individuales como ciclismo y artes marciales. Además, se incluyen cuatro artículos de desafío que informan sobre cómo predecir los receptores de pases en el fútbol. . 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
