Międzynarodowe warsztaty nt. statystycznego uczenia maszynowego w celu przetwarzania mowy, Kioto, Japonia
31 Marca 2012 - 31 Marca 2012
Japonia
Dnia 31 marca 2012 r. w Kioto, Japonia, odbędą się międzynarodowe warsztaty nt. statystycznego uczenia maszynowego w celu przetwarzania mowy.
Do niedawna badania naukowe w dziedzinie statystycznego przetwarzania mowy koncentrowały się na wysokiej jakości adnotacji danych i oszczędnej konstrukcji modelowej z użyciem adnotowanych danych. Niemniej punkt nacisku przesuwa się na pytanie dotyczące skonstruowania modelu, który jest odporny na różnego rodzaju szumy w potężnych ilościach adnotowanych danych bez etykiet lub tylko z niewiarygodnymi etykietami.
W ramach tego obszaru badawczego nieodzowna jest często analiza metod skalowalnych, które odpowiadają różnorodnym ilościom i poziomom jakości danych i dziedzinom wiedzy. Warsztaty zgromadzą interesariuszy z dziedziny uczenia maszynowego, mowy, języka naturalnego i przetwarzania obrazu. Uczestnicy będą omawiać skalowalne podejścia w dobie obfitości danych oraz problematykę przekształcania wiedzy opartej na ogromnych ilościach danych w konstrukcje modelowe w różnych domenach, posiadających mniej danych.Więcej informacji: http://www.ism.ac.jp/IWSML2012/(odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Do niedawna badania naukowe w dziedzinie statystycznego przetwarzania mowy koncentrowały się na wysokiej jakości adnotacji danych i oszczędnej konstrukcji modelowej z użyciem adnotowanych danych. Niemniej punkt nacisku przesuwa się na pytanie dotyczące skonstruowania modelu, który jest odporny na różnego rodzaju szumy w potężnych ilościach adnotowanych danych bez etykiet lub tylko z niewiarygodnymi etykietami.
W ramach tego obszaru badawczego nieodzowna jest często analiza metod skalowalnych, które odpowiadają różnorodnym ilościom i poziomom jakości danych i dziedzinom wiedzy. Warsztaty zgromadzą interesariuszy z dziedziny uczenia maszynowego, mowy, języka naturalnego i przetwarzania obrazu. Uczestnicy będą omawiać skalowalne podejścia w dobie obfitości danych oraz problematykę przekształcania wiedzy opartej na ogromnych ilościach danych w konstrukcje modelowe w różnych domenach, posiadających mniej danych.Więcej informacji: http://www.ism.ac.jp/IWSML2012/(odnośnik otworzy się w nowym oknie)