Título :	European Conference, ECML PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18–22, 2017, Proceedings, Part I
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Ceci, Michelangelo, ; Hollmén, Jaakko, ; Todorovski, Ljupčo, ; Vens, Celine, ; Džeroski, Sašo,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	LXIII, 852 p. 245 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-71249-9
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Visión por computador  Software de la aplicacion  Protección de datos  Ordenadores  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Seguridad de datos e información  Entornos informáticos
Índice Dewey:	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 artículos regulares presentados en la parte I y la parte II fue cuidadosamente revisada y seleccionada entre 364 presentaciones; Hay 47 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: detección de anomalías; visión por computador; conjuntos y metaaprendizaje; selección y extracción de características; métodos del núcleo; aprendizaje y optimización, factorización matricial y tensorial; redes y gráficos; Redes neuronales y aprendizaje profundo. Parte II: minería de patrones y secuencias; privacidad y seguridad; modelos y métodos probabilísticos; 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:	Anomaly Detection -- Concentration Free Outlier Detection -- Efficient top rank optimization with gradient boosting for supervised anomaly detection -- Robust, Deep and Inductive Anomaly Detection -- Sentiment Informed Cyberbullying Detection in Social Media -- zooRank: Ranking Suspicious Activities in Time-Evolving Tensors -- Computer Vision -- Alternative Semantic Representations for Zero-Shot Human Action Recognition -- Early Active Learning with Pairwise Constraint for Person Re-identification -- Guiding InfoGAN with Semi-Supervision -- Scatteract: Automated extraction of data from scatter plots -- Unsupervised Diverse Colorization via Generative Adversarial Networks -- Ensembles and Meta Learning -- Dynamic Ensemble Selection with Probabilistic Classifier Chains -- Ensemble-Compression: A New Method for Parallel Training of Deep Neural Networks -- Fast and Accurate Density Estimation with Extremely Randomized Cutset Networks -- Feature Selection and Extraction -- Deep Discrete Hashing with Self-supervised Labels -- Including multi-feature interactions and redundancy for feature ranking in mixed datasets -- Non-redundant Spectral Dimensionality Reduction -- Rethinking Unsupervised Feature Selection: From Pseudo Labels to Pseudo Must-links -- SetExpan: Corpus-based Set Expansion via Context Feature Selection and Rank Ensemble -- Kernel Methods -- Bayesian Nonlinear Support Vector Machines for Big Data -- Entropic Trace Estimation for Log Determinants -- Fair Kernel Learning -- GaKCo: a Fast Gapped k-mer string Kernel using Counting -- Graph Enhanced Memory Networks for Sentiment Analysis -- Kernel Sequential Monte Carlo -- Learning Lukasiewicz Logic Fragments by Quadratic Programming -- Nystrom sketching -- Learning and Optimization -- Crossprop: learning representations by stochastic meta-gradient descent in neural networks -- Distributed Stochastic Optimization of the Regularized Risk via Saddle-point Problem -- Speeding up Hyper-parameter Optimization by Extrapolation of Learning Curves using Previous Builds -- Matrix and Tensor Factorization -- Comparative Study of Inference Methods for Bayesian Nonnegative Matrix Factorisation -- Content-Based Social Recommendation with Poisson Matrix Factorization -- C-SALT: Mining Class-Speci_c ALTerations in Boolean Matrix Factorization -- Feature Extraction for Incomplete Data via Low-rank Tucker Decomposition -- Structurally Regularized Non-negative Tensor Factorization for Spatio-temporal Pattern Discoveries -- Networks and Graphs -- Attributed Graph Clustering with Unimodal Normalized Cut -- K-clique-graphs for Dense Subgraph Discovery -- Learning and Scaling Directed Networks via Graph Embedding -- Local Lanczos Spectral Approximation for Membership Identification -- Regularizing Knowledge Graph Embeddings via Equivalence and Inversion Axioms -- Survival Factorization for Topical Cascades on Diffusion Networks -- The network-untangling problem: From interactions to activity timelines.-TransT: Type-based Multiple Embedding Representations forKnowledge Graph Completion -- Neural Networks and Deep Learning -- A network Architecture for Multi-multi Instance Learning -- CON-S2V: A Generic Framework for Incorporating Extra-Sentential Context into Sen2Vec -- Deep Over-sampling Framework for Classifying Imbalanced Data -- FCNNs: Fourier Convolutional Neural Networks -- Joint User Modeling across Aligned Heterogeneous Sites using Neural Networks -- Sequence Generation with Target Attention -- Wikipedia Vandal Early Detection: from User Behavior to User Embedding. .
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 2017, Skopje, Macedonia, September 18–22, 2017, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Ceci, Michelangelo, ; Hollmén, Jaakko, ; Todorovski, Ljupčo, ; Vens, Celine, ; Džeroski, Sašo,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - LXIII, 852 p. 245 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-71249-9
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  Inteligencia artificial  Visión por computador  Software de la aplicacion  Protección de datos  Ordenadores  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Seguridad de datos e información  Entornos informáticos
Índice Dewey:	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 artículos regulares presentados en la parte I y la parte II fue cuidadosamente revisada y seleccionada entre 364 presentaciones; Hay 47 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: detección de anomalías; visión por computador; conjuntos y metaaprendizaje; selección y extracción de características; métodos del núcleo; aprendizaje y optimización, factorización matricial y tensorial; redes y gráficos; Redes neuronales y aprendizaje profundo. Parte II: minería de patrones y secuencias; privacidad y seguridad; modelos y métodos probabilísticos; 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:	Anomaly Detection -- Concentration Free Outlier Detection -- Efficient top rank optimization with gradient boosting for supervised anomaly detection -- Robust, Deep and Inductive Anomaly Detection -- Sentiment Informed Cyberbullying Detection in Social Media -- zooRank: Ranking Suspicious Activities in Time-Evolving Tensors -- Computer Vision -- Alternative Semantic Representations for Zero-Shot Human Action Recognition -- Early Active Learning with Pairwise Constraint for Person Re-identification -- Guiding InfoGAN with Semi-Supervision -- Scatteract: Automated extraction of data from scatter plots -- Unsupervised Diverse Colorization via Generative Adversarial Networks -- Ensembles and Meta Learning -- Dynamic Ensemble Selection with Probabilistic Classifier Chains -- Ensemble-Compression: A New Method for Parallel Training of Deep Neural Networks -- Fast and Accurate Density Estimation with Extremely Randomized Cutset Networks -- Feature Selection and Extraction -- Deep Discrete Hashing with Self-supervised Labels -- Including multi-feature interactions and redundancy for feature ranking in mixed datasets -- Non-redundant Spectral Dimensionality Reduction -- Rethinking Unsupervised Feature Selection: From Pseudo Labels to Pseudo Must-links -- SetExpan: Corpus-based Set Expansion via Context Feature Selection and Rank Ensemble -- Kernel Methods -- Bayesian Nonlinear Support Vector Machines for Big Data -- Entropic Trace Estimation for Log Determinants -- Fair Kernel Learning -- GaKCo: a Fast Gapped k-mer string Kernel using Counting -- Graph Enhanced Memory Networks for Sentiment Analysis -- Kernel Sequential Monte Carlo -- Learning Lukasiewicz Logic Fragments by Quadratic Programming -- Nystrom sketching -- Learning and Optimization -- Crossprop: learning representations by stochastic meta-gradient descent in neural networks -- Distributed Stochastic Optimization of the Regularized Risk via Saddle-point Problem -- Speeding up Hyper-parameter Optimization by Extrapolation of Learning Curves using Previous Builds -- Matrix and Tensor Factorization -- Comparative Study of Inference Methods for Bayesian Nonnegative Matrix Factorisation -- Content-Based Social Recommendation with Poisson Matrix Factorization -- C-SALT: Mining Class-Speci_c ALTerations in Boolean Matrix Factorization -- Feature Extraction for Incomplete Data via Low-rank Tucker Decomposition -- Structurally Regularized Non-negative Tensor Factorization for Spatio-temporal Pattern Discoveries -- Networks and Graphs -- Attributed Graph Clustering with Unimodal Normalized Cut -- K-clique-graphs for Dense Subgraph Discovery -- Learning and Scaling Directed Networks via Graph Embedding -- Local Lanczos Spectral Approximation for Membership Identification -- Regularizing Knowledge Graph Embeddings via Equivalence and Inversion Axioms -- Survival Factorization for Topical Cascades on Diffusion Networks -- The network-untangling problem: From interactions to activity timelines.-TransT: Type-based Multiple Embedding Representations forKnowledge Graph Completion -- Neural Networks and Deep Learning -- A network Architecture for Multi-multi Instance Learning -- CON-S2V: A Generic Framework for Incorporating Extra-Sentential Context into Sen2Vec -- Deep Over-sampling Framework for Classifying Imbalanced Data -- FCNNs: Fourier Convolutional Neural Networks -- Joint User Modeling across Aligned Heterogeneous Sites using Neural Networks -- Sequence Generation with Target Attention -- Wikipedia Vandal Early Detection: from User Behavior to User Embedding. .
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