Quatrième atelier international sur l'optimisation de l'apprentissage automatique à Grenade, en Espagne
L'apprentissage automatique gère la conception et le développement d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs de faire évoluer les comportements basés sur l'inférence inductive et les données observationnelles. L'idée de la classification est importante dans ce domaine étant donné qu'elle permet aux machines de reconnaître automatiquement les modèles complexes résultant en des distinctions et des décisions intelligentes.
Le processus d'optimisation est important à l'apprentissage machine car il se trouve au coeur de pratiquement tous les algorithmes de l'apprentissage machine. Par exemple, de nombreux algorithmes nécessitent une personnalisation qui dépend d'une meilleure compréhension des exigences du langage machine.
Le programme de l'évènement comprendra des sessions de matinée et d'après-midi, trois discours d'intervenants, une session ouverte sur les problèmes rencontrés, des discussions demandant contribution et une session interactive sur affiche.Pour de plus amples informations, consulter: http://opt.kyb.tuebingen.mpg.de/index.html(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)