Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2022, Grenoble, France, September 19-23, 2022, Proceedings, Part III (Lecture Notes in Artificial Intelligence)

個数:

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2022, Grenoble, France, September 19-23, 2022, Proceedings, Part III (Lecture Notes in Artificial Intelligence)

  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 683 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783031264085
  • DDC分類 006.31

Full Description

The multi-volume set LNAI 13713 until 13718 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2022, which took place in Grenoble, France, in September 2022.The 236 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 1060 submissions. In addition, the proceedings include 17 Demo Track contributions.

The volumes are organized in topical sections as follows:

Part I: Clustering and dimensionality reduction; anomaly detection; interpretability and explainability; ranking and recommender systems; transfer and multitask learning;

Part II: Networks and graphs; knowledge graphs; social network analysis; graph neural networks; natural language processing and text mining; conversational systems;

Part III: Deep learning; robust and adversarial machine learning; generative models; computer vision; meta-learning, neural architecture search;

Part IV: Reinforcement learning; multi-agent reinforcement learning; bandits and online learning; active and semi-supervised learning; private and federated learning; .

Part V: Supervised learning; probabilistic inference; optimal transport; optimization; quantum, hardware; sustainability;

Part VI: Time series; financial machine learning; applications; applications: transportation; demo track.

Contents

Deep learning.- robust and adversarial machine learning.- generative models.- computer vision.- meta-learning, neural architecture search.

最近チェックした商品