24ª Conferenza annuale sulla teoria dell'apprendimento, Edimburgo, Regno Unito
25 Giugno 2012 - 25 Giugno 2012
Regno Unito
La 25ª conferenza annuale sulla teoria dell'apprendimento si svolgerà dal 25 al 27 giugno 2012 a Edimburgo, nel Regno Unito.
La teoria dell'apprendimento cerca di descrivere come le persone e gli animali imparano. Il campo contribuisce alla comprensione del processo che alla base dell'apprendimento e fornisce un quadro concettuale per interpretarlo. Le teorie dell'apprendimento si dividono in tre principali categorie o quadri filosofici: comportamentismo, cognitivismo e costruttivismo.
L'evento esaminerà gli aspetti teorici dell'apprendimento automatico, l'inferenza empirica e argomenti correlati. I temi riguarderanno tra l'altro:
- analisi degli algoritmi di apprendimento e loro capacità di generalizzazione;
- complessità computazionale dell'apprendimento;
- meccanica statistica dei sistemi di apprendimento;
- procedure di ottimizzazione per l'apprendimento e la loro analisi;
- ottimizzazione online e stocastica, e analisi di modelli di ottimizzazione oracle;
- alta inferenza empirica dimensionale e non parametrici, compresi i metodi scarsi e di basso livello;
- metodi kernel;
- apprendimento funzione booleana;
- apprendimento e clustering non supervisionato e semi-supervisionato;
- apprendimento online e limiti di perdita relativa;
- pianificazione e controllo, incluso l'apprendimento per rinforzo;
- apprendimento in scenari sociali, economici e della teoria dei giochi;
- privacy nell'apprendimento.Per ulteriori informazioni, visitare: http://www.ttic.edu/colt2012/(si apre in una nuova finestra)
La teoria dell'apprendimento cerca di descrivere come le persone e gli animali imparano. Il campo contribuisce alla comprensione del processo che alla base dell'apprendimento e fornisce un quadro concettuale per interpretarlo. Le teorie dell'apprendimento si dividono in tre principali categorie o quadri filosofici: comportamentismo, cognitivismo e costruttivismo.
L'evento esaminerà gli aspetti teorici dell'apprendimento automatico, l'inferenza empirica e argomenti correlati. I temi riguarderanno tra l'altro:
- analisi degli algoritmi di apprendimento e loro capacità di generalizzazione;
- complessità computazionale dell'apprendimento;
- meccanica statistica dei sistemi di apprendimento;
- procedure di ottimizzazione per l'apprendimento e la loro analisi;
- ottimizzazione online e stocastica, e analisi di modelli di ottimizzazione oracle;
- alta inferenza empirica dimensionale e non parametrici, compresi i metodi scarsi e di basso livello;
- metodi kernel;
- apprendimento funzione booleana;
- apprendimento e clustering non supervisionato e semi-supervisionato;
- apprendimento online e limiti di perdita relativa;
- pianificazione e controllo, incluso l'apprendimento per rinforzo;
- apprendimento in scenari sociali, economici e della teoria dei giochi;
- privacy nell'apprendimento.Per ulteriori informazioni, visitare: http://www.ttic.edu/colt2012/(si apre in una nuova finestra)