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IDEAL 2021 — Intelligent Data Engineering and Automated Learning
25. Nov 2021 - 27. Nov 2027 • Manchester, Großbritannien
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New Directions for Stochastic Differential Equations and Machine Learning
03. Jun 2024 - 07. Jun 2024 • ICMS, Bayes Centre, Edinburgh, Großbritannien
Veranstalter:
ICMS - International Centre for Mathematical Sciences
Zusammenfassung:
In recent years, the field of machine learning (ML) has seen tremendous progress, with many breakthroughs directly connected to the well-studied mathematical theory of Stochastic Differential Equations (SDEs). This increasingly fruitful relationship between SDEs and ML has produced several state-of-the-art innovations, ranging from Langevin algorithms in Bayesian learning to score-based diffusion models in computer vision. This workshop aims to bring the SDE and ML communities closer together and “sow the seeds” for future interdisciplinary and impactful research.
Themen:
SDE-inspired learning algorithms and architectures • Computational or learning-based algorithms for SDEs • Theoretical connections between SDEs and machine learning • Applications and areas of opportunity between disciplines
Eintrags-ID:
1593143
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CMLA 2024 — 6th International Conference on Machine Learning & Applications
27. Jul 2024 - 28. Jul 2024 • London, Großbritannien
Zusammenfassung:
6th International Conference on Machine Learning & Applications (CMLA 2024) will provide an excellent international forum for sharing knowledge and results in theory, methodology and applications of on Machine Learning & Applications. Authors are solicited to contribute to the conference by submitting articles that illustrate research results, projects, surveying works and industrial experiences that describe significant advances.
Kontakt:
Email: cmla@cseit2024.org
Themen:
Bayesian Network Computer Vision Data Mining Deep Learning Learning in knowledge-intensive systems Learning Methods and analysis Learning Problems Machine Learning Algorithms Neural Networks Predictive Learning Reinforcement Learning Supervised Machine Learning Unsupervised Machine Learning
Eintrags-ID:
1611210


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Stand vom 8. März 2024