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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases / Altun, Yasemin ; Das, Kamalika ; Mielikäinen, Taneli ; Malerba, Donato ; Stefanowski, Jerzy ; Read, Jesse ; Žitnik, Marinka ; Ceci, Michelangelo ; Džeroski, Sašo
TÃtulo : Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18–22, 2017, Proceedings, Part III / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Altun, Yasemin, ; Das, Kamalika, ; Mielikäinen, Taneli, ; Malerba, Donato, ; Stefanowski, Jerzy, ; Read, Jesse, ; Žitnik, Marinka, ; Ceci, Michelangelo, ; Džeroski, SaÅ¡o, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXXV, 448 p. 144 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-71273-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Visión por computador Software de la aplicacion Protección de datos Ordenadores MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Seguridad de datos e información Entornos informáticos Clasificación: 6.312 Resumen: Las actas de tres volúmenes LNAI 10534 – 10536 constituyen las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2017, celebrada en Skopje, Macedonia, en septiembre de 2017. El total de 101 artÃculos regulares presentados en la parte I y la parte II fue cuidadosamente revisada y seleccionada entre 364 presentaciones; Hay 47 artÃculos en la sección de demostración, néctar y ciencia de datos aplicada. Las contribuciones se organizaron en secciones temáticas denominadas de la siguiente manera: Parte I: detección de anomalÃas; visión por computador; conjuntos y metaaprendizaje; selección y extracción de caracterÃsticas; métodos del núcleo; aprendizaje y optimización, factorización matricial y tensorial; redes y gráficos; Redes neuronales y aprendizaje profundo. Parte II: minerÃa de patrones y secuencias; privacidad y seguridad; modelos y métodos probabilÃsticos; recomendación; regresión; aprendizaje reforzado; descubrimiento de subgrupos; series de tiempo y flujos; transferencia y aprendizaje multitarea; Aprendizaje no supervisado y semisupervisado. Parte III: pista de ciencia de datos aplicada; pista de néctar; y pista de demostración. Nota de contenido: Applied Data Science track -- A Novel Framework for Online Sales Burst Prediction -- Analyzing Granger causality in climate data with time series classification methods -- Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species -- Boosting Based Multiple Kernel Learning and Transfer Regression for Electricity Load Forecasting -- CREST - Risk Prediction for Clostridium Difficile Infection Using Multimodal Data Mining -- DC-Prophet: Predicting Catastrophic Machine Failures in DataCenters -- Disjoint-Support Factors and Seasonality Estimation in E-Commerce -- Event Detection and Summarization using Phrase Networks: PhraseNet -- Generalising Random Forest Parameter Optimisation to Include Stability and Cost -- Have It Both Ways - from A/B Testing to A&B Testing with Exceptional Model Mining -- Koopman spectral kernels for comparing complex dynamics: Application to multiagent sport plays -- Modeling the Temporal Nature of Human Behavior for Demographics Prediction -- MRNet-Product2Vec: A Multi-task Recurrent Neural Network for Product Embeddings -- Optimal client recommendation for market makers in illiquid financial products -- Predicting Self-reported Customer Satisfaction of Interactions with a Corporate Call Center -- Probabilistic Inference of Twitter Users' Age based on What They Follow -- Quantifying Heterogeneous Causal Treatment Effects in World Bank Development Finance Projects -- RSSI Based Supervised Learning for Uncooperative Direction-Finding -- Sequential Keystroke Behavioral Biometrics for User Identification via Multi-view Deep Learning -- Session-Based Fraud Detection in Online E-Commerce Transactions Using Recurrent Neural Networks -- SINAS: Suspect Investigation Using Offenders' Activity Space -- Stance Classification of Tweets using Skip Char NGrams -- Structural Semantic Models for Automatic Analysis of Urban Areas -- Taking it for a Test Drive: A Hybrid Spatio-temporal Model for Wildlife Poaching Prediction Evaluated through a Controlled Field Test -- Unsupervised signature extraction from forensic logs -- Urban Water Flow and Water Level Prediction based on Deep Learning -- Using Machine Learning for Labour Market Intelligence -- Nectar track -- Activity-Driven Influence Maximization in Social Networks -- An AI Planning System for Data Cleaning -- Comparing hypotheses on sequential behavior: A Bayesian approach and its applications -- Data-driven Approaches for Smart Parking -- Image representation, annotation and retrieval with predictive clustering trees -- Music Generation Using Bayesian Networks -- Phenotype Inference from Text and Genomic Data -- Process-based Modeling and Design of Dynamical Systems -- QuickScorer: Efficient Traversal of Large Ensembles of Decision Trees -- Recent Advances in Kernel-Based Graph Classification -- Demo track -- ASK-the-Expert: Active learning based knowledge discovery using the expert -- Delve: A Data set Retrieval and Document Analysis System -- Framework for Exploring and Understanding Multivariate Correlations -- Lit@EVE: Explainable Recommendation based on Wikipedia Concept Vectors -- Monitoring Physical Activity and Mental Stress using Wrist-worn Device and a Smartphone -- Tetrahedron: Barycentric Measure Visualizer -- TF Boosted Trees: A scalable TensorFlow based framework for gradient boosting -- TrajViz: A Tool for Visualizing Patterns and Anomalies in Trajectory -- TrAnET: Tracking and Analyzing the Evolution of Topics in Information Networks -- WHODID: Web-based interface for Human-assisted factory Operations in fault Detection, Identification and Diagnosis. Tipo de medio : Computadora Summary : The three volume proceedings LNAI 10534 – 10536 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2017, held in Skopje, Macedonia, in September 2017. The total of 101 regular papers presented in part I and part II was carefully reviewed and selected from 364 submissions; there are 47 papers in the applied data science, nectar and demo track. The contributions were organized in topical sections named as follows: Part I: anomaly detection; computer vision; ensembles and meta learning; feature selection and extraction; kernel methods; learning and optimization, matrix and tensor factorization; networks and graphs; neural networks and deep learning. Part II: pattern and sequence mining; privacy and security; probabilistic models and methods; recommendation; regression; reinforcement learning; subgroup discovery; time series and streams; transfer and multi-task learning; unsupervised and semisupervised learning. Part III: applied data science track; nectar track; and demo track. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18–22, 2017, Proceedings, Part III / [documento electrónico] / Altun, Yasemin, ; Das, Kamalika, ; Mielikäinen, Taneli, ; Malerba, Donato, ; Stefanowski, Jerzy, ; Read, Jesse, ; Žitnik, Marinka, ; Ceci, Michelangelo, ; Džeroski, SaÅ¡o, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXXV, 448 p. 144 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-71273-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Visión por computador Software de la aplicacion Protección de datos Ordenadores MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Seguridad de datos e información Entornos informáticos Clasificación: 6.312 Resumen: Las actas de tres volúmenes LNAI 10534 – 10536 constituyen las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2017, celebrada en Skopje, Macedonia, en septiembre de 2017. El total de 101 artÃculos regulares presentados en la parte I y la parte II fue cuidadosamente revisada y seleccionada entre 364 presentaciones; Hay 47 artÃculos en la sección de demostración, néctar y ciencia de datos aplicada. Las contribuciones se organizaron en secciones temáticas denominadas de la siguiente manera: Parte I: detección de anomalÃas; visión por computador; conjuntos y metaaprendizaje; selección y extracción de caracterÃsticas; métodos del núcleo; aprendizaje y optimización, factorización matricial y tensorial; redes y gráficos; Redes neuronales y aprendizaje profundo. Parte II: minerÃa de patrones y secuencias; privacidad y seguridad; modelos y métodos probabilÃsticos; recomendación; regresión; aprendizaje reforzado; descubrimiento de subgrupos; series de tiempo y flujos; transferencia y aprendizaje multitarea; Aprendizaje no supervisado y semisupervisado. Parte III: pista de ciencia de datos aplicada; pista de néctar; y pista de demostración. Nota de contenido: Applied Data Science track -- A Novel Framework for Online Sales Burst Prediction -- Analyzing Granger causality in climate data with time series classification methods -- Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species -- Boosting Based Multiple Kernel Learning and Transfer Regression for Electricity Load Forecasting -- CREST - Risk Prediction for Clostridium Difficile Infection Using Multimodal Data Mining -- DC-Prophet: Predicting Catastrophic Machine Failures in DataCenters -- Disjoint-Support Factors and Seasonality Estimation in E-Commerce -- Event Detection and Summarization using Phrase Networks: PhraseNet -- Generalising Random Forest Parameter Optimisation to Include Stability and Cost -- Have It Both Ways - from A/B Testing to A&B Testing with Exceptional Model Mining -- Koopman spectral kernels for comparing complex dynamics: Application to multiagent sport plays -- Modeling the Temporal Nature of Human Behavior for Demographics Prediction -- MRNet-Product2Vec: A Multi-task Recurrent Neural Network for Product Embeddings -- Optimal client recommendation for market makers in illiquid financial products -- Predicting Self-reported Customer Satisfaction of Interactions with a Corporate Call Center -- Probabilistic Inference of Twitter Users' Age based on What They Follow -- Quantifying Heterogeneous Causal Treatment Effects in World Bank Development Finance Projects -- RSSI Based Supervised Learning for Uncooperative Direction-Finding -- Sequential Keystroke Behavioral Biometrics for User Identification via Multi-view Deep Learning -- Session-Based Fraud Detection in Online E-Commerce Transactions Using Recurrent Neural Networks -- SINAS: Suspect Investigation Using Offenders' Activity Space -- Stance Classification of Tweets using Skip Char NGrams -- Structural Semantic Models for Automatic Analysis of Urban Areas -- Taking it for a Test Drive: A Hybrid Spatio-temporal Model for Wildlife Poaching Prediction Evaluated through a Controlled Field Test -- Unsupervised signature extraction from forensic logs -- Urban Water Flow and Water Level Prediction based on Deep Learning -- Using Machine Learning for Labour Market Intelligence -- Nectar track -- Activity-Driven Influence Maximization in Social Networks -- An AI Planning System for Data Cleaning -- Comparing hypotheses on sequential behavior: A Bayesian approach and its applications -- Data-driven Approaches for Smart Parking -- Image representation, annotation and retrieval with predictive clustering trees -- Music Generation Using Bayesian Networks -- Phenotype Inference from Text and Genomic Data -- Process-based Modeling and Design of Dynamical Systems -- QuickScorer: Efficient Traversal of Large Ensembles of Decision Trees -- Recent Advances in Kernel-Based Graph Classification -- Demo track -- ASK-the-Expert: Active learning based knowledge discovery using the expert -- Delve: A Data set Retrieval and Document Analysis System -- Framework for Exploring and Understanding Multivariate Correlations -- Lit@EVE: Explainable Recommendation based on Wikipedia Concept Vectors -- Monitoring Physical Activity and Mental Stress using Wrist-worn Device and a Smartphone -- Tetrahedron: Barycentric Measure Visualizer -- TF Boosted Trees: A scalable TensorFlow based framework for gradient boosting -- TrajViz: A Tool for Visualizing Patterns and Anomalies in Trajectory -- TrAnET: Tracking and Analyzing the Evolution of Topics in Information Networks -- WHODID: Web-based interface for Human-assisted factory Operations in fault Detection, Identification and Diagnosis. Tipo de medio : Computadora Summary : The three volume proceedings LNAI 10534 – 10536 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2017, held in Skopje, Macedonia, in September 2017. The total of 101 regular papers presented in part I and part II was carefully reviewed and selected from 364 submissions; there are 47 papers in the applied data science, nectar and demo track. The contributions were organized in topical sections named as follows: Part I: anomaly detection; computer vision; ensembles and meta learning; feature selection and extraction; kernel methods; learning and optimization, matrix and tensor factorization; networks and graphs; neural networks and deep learning. Part II: pattern and sequence mining; privacy and security; probabilistic models and methods; recommendation; regression; reinforcement learning; subgroup discovery; time series and streams; transfer and multi-task learning; unsupervised and semisupervised learning. Part III: applied data science track; nectar track; and demo track. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial IngenierÃa Informática Red de computadoras Ciencias sociales Procesamiento de datos Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 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 lÃnea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artÃculos 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: LÃnea de investigación: Parte I: Aprendizaje en lÃnea; 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 teorÃa del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minerÃa de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Ãrea de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalÃas 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 ingenierÃa de caracterÃsticas; 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. Tipo de medio : Computadora Summary : The multi-volume set LNAI 12975 until 12979 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2021, which was held during September 13-17, 2021. The conference was originally planned to take place in Bilbao, Spain, but changed to an online event due to the COVID-19 pandemic. The 210 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 869 submissions. The volumes are organized in topical sections as follows: Research Track: Part I: Online learning; reinforcement learning; time series, streams, and sequence models; transfer and multi-task learning; semi-supervised and few-shot learning; learning algorithms and applications. Part II: Generative models; algorithms and learning theory; graphs and networks; interpretation, explainability, transparency, safety. Part III: Generative models; search and optimization; supervised learning; text mining and natural language processing; image processing, computer vision and visual analytics. Applied Data Science Track: Part IV: Anomaly detection and malware; spatio-temporal data; e-commerce and finance; healthcare and medical applications (including Covid); mobility and transportation. Part V: Automating machine learning, optimization, and feature engineering; machine learning based simulations and knowledge discovery; recommender systems and behavior modeling; natural language processing; remote sensing, image and video processing; social media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : 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.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial IngenierÃa Informática Red de computadoras Ciencias sociales Procesamiento de datos Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 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 lÃnea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artÃculos 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: LÃnea de investigación: Parte I: Aprendizaje en lÃnea; 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 teorÃa del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minerÃa de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Ãrea de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalÃas 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 ingenierÃa de caracterÃsticas; 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. Tipo de medio : Computadora Summary : The multi-volume set LNAI 12975 until 12979 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2021, which was held during September 13-17, 2021. The conference was originally planned to take place in Bilbao, Spain, but changed to an online event due to the COVID-19 pandemic. The 210 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 869 submissions. The volumes are organized in topical sections as follows: Research Track: Part I: Online learning; reinforcement learning; time series, streams, and sequence models; transfer and multi-task learning; semi-supervised and few-shot learning; learning algorithms and applications. Part II: Generative models; algorithms and learning theory; graphs and networks; interpretation, explainability, transparency, safety. Part III: Generative models; search and optimization; supervised learning; text mining and natural language processing; image processing, computer vision and visual analytics. Applied Data Science Track: Part IV: Anomaly detection and malware; spatio-temporal data; e-commerce and finance; healthcare and medical applications (including Covid); mobility and transportation. Part V: Automating machine learning, optimization, and feature engineering; machine learning based simulations and knowledge discovery; recommender systems and behavior modeling; natural language processing; remote sensing, image and video processing; social media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial IngenierÃa Informática Red de computadoras Ciencias sociales Software de la aplicacion Informática Matemáticas discretas Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Matemáticas discretas en informática Clasificación: 006.3 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 lÃnea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artÃculos 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: LÃnea de investigación: Parte I: Aprendizaje en lÃnea; 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 teorÃa del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minerÃa de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Ãrea de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalÃas 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 ingenierÃa de caracterÃsticas; 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. Tipo de medio : Computadora Summary : The multi-volume set LNAI 12975 until 12979 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2021, which was held during September 13-17, 2021. The conference was originally planned to take place in Bilbao, Spain, but changed to an online event due to the COVID-19 pandemic. The 210 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 869 submissions. The volumes are organized in topical sections as follows: Research Track: Part I: Online learning; reinforcement learning; time series, streams, and sequence models; transfer and multi-task learning; semi-supervised and few-shot learning; learning algorithms and applications. Part II: Generative models; algorithms and learning theory; graphs and networks; interpretation, explainability, transparency, safety. Part III: Generative models; search and optimization; supervised learning; text mining and natural language processing; image processing, computer vision and visual analytics. Applied Data Science Track: Part IV: Anomaly detection and malware; spatio-temporal data; e-commerce and finance; healthcare and medical applications (including Covid); mobility and transportation. Part V: Automating machine learning, optimization, and feature engineering; machine learning based simulations and knowledge discovery; recommender systems and behavior modeling; natural language processing; remote sensing, image and video processing; social media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : 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.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial IngenierÃa Informática Red de computadoras Ciencias sociales Software de la aplicacion Informática Matemáticas discretas Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Matemáticas discretas en informática Clasificación: 006.3 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 lÃnea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artÃculos 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: LÃnea de investigación: Parte I: Aprendizaje en lÃnea; 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 teorÃa del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minerÃa de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Ãrea de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalÃas 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 ingenierÃa de caracterÃsticas; 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. Tipo de medio : Computadora Summary : The multi-volume set LNAI 12975 until 12979 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2021, which was held during September 13-17, 2021. The conference was originally planned to take place in Bilbao, Spain, but changed to an online event due to the COVID-19 pandemic. The 210 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 869 submissions. The volumes are organized in topical sections as follows: Research Track: Part I: Online learning; reinforcement learning; time series, streams, and sequence models; transfer and multi-task learning; semi-supervised and few-shot learning; learning algorithms and applications. Part II: Generative models; algorithms and learning theory; graphs and networks; interpretation, explainability, transparency, safety. Part III: Generative models; search and optimization; supervised learning; text mining and natural language processing; image processing, computer vision and visual analytics. Applied Data Science Track: Part IV: Anomaly detection and malware; spatio-temporal data; e-commerce and finance; healthcare and medical applications (including Covid); mobility and transportation. Part V: Automating machine learning, optimization, and feature engineering; machine learning based simulations and knowledge discovery; recommender systems and behavior modeling; natural language processing; remote sensing, image and video processing; social media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Ciencias sociales Procesamiento de datos Análisis numérico Visión por computador Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 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 lÃnea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artÃculos 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: LÃnea de investigación: Parte I: Aprendizaje en lÃnea; 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 teorÃa del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minerÃa de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Ãrea de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalÃas 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 ingenierÃa de caracterÃsticas; 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. Tipo de medio : Computadora Summary : The multi-volume set LNAI 12975 until 12979 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2021, which was held during September 13-17, 2021. The conference was originally planned to take place in Bilbao, Spain, but changed to an online event due to the COVID-19 pandemic. The 210 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 869 submissions. The volumes are organized in topical sections as follows: Research Track: Part I: Online learning; reinforcement learning; time series, streams, and sequence models; transfer and multi-task learning; semi-supervised and few-shot learning; learning algorithms and applications. Part II: Generative models; algorithms and learning theory; graphs and networks; interpretation, explainability, transparency, safety. Part III: Generative models; search and optimization; supervised learning; text mining and natural language processing; image processing, computer vision and visual analytics. Applied Data Science Track: Part IV: Anomaly detection and malware; spatio-temporal data; e-commerce and finance; healthcare and medical applications (including Covid); mobility and transportation. Part V: Automating machine learning, optimization, and feature engineering; machine learning based simulations and knowledge discovery; recommender systems and behavior modeling; natural language processing; remote sensing, image and video processing; social media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : 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.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial Ciencias sociales Procesamiento de datos Análisis numérico Visión por computador Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 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 lÃnea debido a la pandemia de COVID-19. Los 210 artÃculos 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: LÃnea de investigación: Parte I: Aprendizaje en lÃnea; 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 teorÃa del aprendizaje; gráficos y redes; interpretación, explicabilidad, transparencia, seguridad. Parte III: Modelos generativos; búsqueda y optimización; aprendizaje supervisado; minerÃa de texto y procesamiento del lenguaje natural; Procesamiento de imágenes, visión artificial y análisis visual. Ãrea de Ciencias de Datos Aplicadas: Parte IV: Detección de anomalÃas 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 ingenierÃa de caracterÃsticas; 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. Tipo de medio : Computadora Summary : The multi-volume set LNAI 12975 until 12979 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2021, which was held during September 13-17, 2021. The conference was originally planned to take place in Bilbao, Spain, but changed to an online event due to the COVID-19 pandemic. The 210 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 869 submissions. The volumes are organized in topical sections as follows: Research Track: Part I: Online learning; reinforcement learning; time series, streams, and sequence models; transfer and multi-task learning; semi-supervised and few-shot learning; learning algorithms and applications. Part II: Generative models; algorithms and learning theory; graphs and networks; interpretation, explainability, transparency, safety. Part III: Generative models; search and optimization; supervised learning; text mining and natural language processing; image processing, computer vision and visual analytics. Applied Data Science Track: Part IV: Anomaly detection and malware; spatio-temporal data; e-commerce and finance; healthcare and medical applications (including Covid); mobility and transportation. Part V: Automating machine learning, optimization, and feature engineering; machine learning based simulations and knowledge discovery; recommender systems and behavior modeling; natural language processing; remote sensing, image and video processing; social media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
