Título :	European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10–14, 2018, Proceedings, Part I
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Berlingerio, Michele, ; Bonchi, Francesco, ; Gärtner, Thomas, ; Hurley, Neil, ; Ifrim, Georgiana,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	XXXVIII, 740 p. 451 ilustraciones, 159 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-10925-7
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  Procesamiento de datos  Visión por computador  Ciencias sociales  Ordenadores  Protección de datos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Entornos informáticos  Seguridad de datos e información
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Las actas de tres volúmenes LNAI 11051 – 11053 constituyen las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2018, celebrada en Dublín, Irlanda, en septiembre de 2018. El total de 131 artículos regulares presentados en la parte I y la parte II fue cuidadosamente revisada y seleccionada entre 535 presentaciones; Hay 52 artículos 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: aprendizaje contradictorio; detección de anomalías y valores atípicos; aplicaciones; clasificación; agrupamiento y aprendizaje no supervisado; métodos de aprendizaje profundo; y evaluación. Parte II: gráficos; métodos del núcleo; paradigmas de aprendizaje; análisis matricial y tensorial; aprendizaje activo y en línea; minería de patrones y secuencias; modelos probabilísticos y métodos estadísticos; sistemas de recomendación; y transferir el aprendizaje. Parte III: Aplicaciones de ciencia de datos de ADS; ADS de comercio electrónico; Ingeniería y diseño de ADS; ADS financieros y de seguridad; salud de los anuncios; detección y posicionamiento de ADS; pista de néctar; y pista de demostración.
Nota de contenido:	Adversarial Learning -- Image Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks -- Image-to-Markup Generation via Paired Adversarial Learning -- Toward an Understanding of Adversarial Examples in Clinical Trials -- ShapeShifter: Robust Physical Adversarial Attack on Faster R-CNN Object Detector -- Anomaly and Outlier Detection -- GridWatch: Sensor Placement and Anomaly Detection in the Electrical Grid -- Incorporating Privileged Information to Unsupervised Anomaly Detection -- L1-Depth Revisited: A Robust Angle-based Outlier Factor in High-dimensional Space -- Beyond Outlier Detection: LookOut for Pictorial Explanation -- Scalable and Interpretable One-class SVMs with Deep Learning and Random Fourier Features -- Group Anomaly Detection using Deep Generative Models -- Applications -- A Discriminative Model for Identifying Readers and Assessing Text Comprehension from Eye Movements -- Face-Cap: Image Captioning using Facial Expression Analysis -- Pedestrian Trajectory Prediction with Structured Memory Hierarchies -- Classification -- Multiple Instance Learning with Bag-level Randomized Trees -- One-class Quantification -- Deep F-Measure Maximization in Multi-Label Classification: A Comparative Study -- Ordinal Label Proportions -- AWX: An Integrated Approach to Hierarchical-Multilabel Classification -- Clustering and Unsupervised Learning -- Clustering in the Presence of Concept Drift -- Time Warp Invariant Dictionary Learning for Time Series Clustering -- How Your Supporters and Opponents Define Your Interestingness -- Deep Learning -- Efficient Decentralized Deep Learning by Dynamic Model Averaging -- Using Supervised Pretraining to Improve Generalization of Neural Networks on Binary Classification Problems -- Towards Efficient Forward Propagation on Resource-Constrained Systems -- Auxiliary Guided Autoregressive Variational Autoencoders -- Cooperative Multi-Agent Policy Gradient -- Parametric t-Distributed Stochastic Exemplar-centered Embedding -- Joint autoencoders: a flexible meta-learning framework -- Privacy Preserving Synthetic Data Release Using Deep Learning -- On Finer Control of Information Flow in LSTMs -- MaxGain: Regularisation of Neural Networks by Constraining Activation Magnitudes -- Ontology alignment based on word embedding and random forest classification -- Domain Adaption in One-Shot Learning -- Ensemble Methods -- Axiomatic Characterization of AdaBoost and the Multiplicative Weight Update Procedure -- Modular Dimensionality Reduction -- Constructive Aggregation and its Application to Forecasting with Dynamic Ensembles -- MetaBags: Bagged Meta-Decision Trees for Regression -- Evaluation -- Visualizing the Feature Importance for Black Box Models -- Efficient estimation of AUC in a sliding window -- Controlling and visualizing the precision-recall tradeoff for external performance indices -- Evaluation Procedures for Forecasting with Spatio-Temporal Data -- A Blended Metric for Multi-label Optimisation and Evaluation.
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 2018, Dublin, Ireland, September 10–14, 2018, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Berlingerio, Michele, ; Bonchi, Francesco, ; Gärtner, Thomas, ; Hurley, Neil, ; Ifrim, Georgiana,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXXVIII, 740 p. 451 ilustraciones, 159 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-10925-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia artificial  Procesamiento de datos  Visión por computador  Ciencias sociales  Ordenadores  Protección de datos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Entornos informáticos  Seguridad de datos e información
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Las actas de tres volúmenes LNAI 11051 – 11053 constituyen las actas arbitradas de la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2018, celebrada en Dublín, Irlanda, en septiembre de 2018. El total de 131 artículos regulares presentados en la parte I y la parte II fue cuidadosamente revisada y seleccionada entre 535 presentaciones; Hay 52 artículos 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: aprendizaje contradictorio; detección de anomalías y valores atípicos; aplicaciones; clasificación; agrupamiento y aprendizaje no supervisado; métodos de aprendizaje profundo; y evaluación. Parte II: gráficos; métodos del núcleo; paradigmas de aprendizaje; análisis matricial y tensorial; aprendizaje activo y en línea; minería de patrones y secuencias; modelos probabilísticos y métodos estadísticos; sistemas de recomendación; y transferir el aprendizaje. Parte III: Aplicaciones de ciencia de datos de ADS; ADS de comercio electrónico; Ingeniería y diseño de ADS; ADS financieros y de seguridad; salud de los anuncios; detección y posicionamiento de ADS; pista de néctar; y pista de demostración.
Nota de contenido:	Adversarial Learning -- Image Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks -- Image-to-Markup Generation via Paired Adversarial Learning -- Toward an Understanding of Adversarial Examples in Clinical Trials -- ShapeShifter: Robust Physical Adversarial Attack on Faster R-CNN Object Detector -- Anomaly and Outlier Detection -- GridWatch: Sensor Placement and Anomaly Detection in the Electrical Grid -- Incorporating Privileged Information to Unsupervised Anomaly Detection -- L1-Depth Revisited: A Robust Angle-based Outlier Factor in High-dimensional Space -- Beyond Outlier Detection: LookOut for Pictorial Explanation -- Scalable and Interpretable One-class SVMs with Deep Learning and Random Fourier Features -- Group Anomaly Detection using Deep Generative Models -- Applications -- A Discriminative Model for Identifying Readers and Assessing Text Comprehension from Eye Movements -- Face-Cap: Image Captioning using Facial Expression Analysis -- Pedestrian Trajectory Prediction with Structured Memory Hierarchies -- Classification -- Multiple Instance Learning with Bag-level Randomized Trees -- One-class Quantification -- Deep F-Measure Maximization in Multi-Label Classification: A Comparative Study -- Ordinal Label Proportions -- AWX: An Integrated Approach to Hierarchical-Multilabel Classification -- Clustering and Unsupervised Learning -- Clustering in the Presence of Concept Drift -- Time Warp Invariant Dictionary Learning for Time Series Clustering -- How Your Supporters and Opponents Define Your Interestingness -- Deep Learning -- Efficient Decentralized Deep Learning by Dynamic Model Averaging -- Using Supervised Pretraining to Improve Generalization of Neural Networks on Binary Classification Problems -- Towards Efficient Forward Propagation on Resource-Constrained Systems -- Auxiliary Guided Autoregressive Variational Autoencoders -- Cooperative Multi-Agent Policy Gradient -- Parametric t-Distributed Stochastic Exemplar-centered Embedding -- Joint autoencoders: a flexible meta-learning framework -- Privacy Preserving Synthetic Data Release Using Deep Learning -- On Finer Control of Information Flow in LSTMs -- MaxGain: Regularisation of Neural Networks by Constraining Activation Magnitudes -- Ontology alignment based on word embedding and random forest classification -- Domain Adaption in One-Shot Learning -- Ensemble Methods -- Axiomatic Characterization of AdaBoost and the Multiplicative Weight Update Procedure -- Modular Dimensionality Reduction -- Constructive Aggregation and its Application to Forecasting with Dynamic Ensembles -- MetaBags: Bagged Meta-Decision Trees for Regression -- Evaluation -- Visualizing the Feature Importance for Black Box Models -- Efficient estimation of AUC in a sliding window -- Controlling and visualizing the precision-recall tradeoff for external performance indices -- Evaluation Procedures for Forecasting with Spatio-Temporal Data -- A Blended Metric for Multi-label Optimisation and Evaluation.
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