Computational Learning Theory (конференция)
Материал из MachineLearning.
м |
м |
||
| Строка 21: | Строка 21: | ||
[[Категория:Машинное обучение]] | [[Категория:Машинное обучение]] | ||
| + | [[Категория:Теория вычислительного обучения]] | ||
[[Категория:Международные научные конференции]] | [[Категория:Международные научные конференции]] | ||
Версия 17:20, 29 марта 2008
Computational Learning Theory — основная международная научная конференция по теории вычислительного обучения. Обычно проводится совместно с международной конференцией по машинному обучению ICML (International Conference on Machine Learning).
Ежегодные конференции COLT проводятся, начиная с 1988 года. Европейские конференции EuroCOLT и ALT сформировались несколько позже.
Теория вычислительного обучения (COLT) изучает методы построения и анализа алгоритмов, обучаемых по прецедентам. Она сосредоточена на получении строгих математических результатов.
Основные направления исследований — вычислительная сложность алгоритмов и проблема переобучения, при тесном взаимодействии с такими смежными областями, как прикладное машинное обучение, статистика, теория информации, распознавание образов, статистическая физика, искусственный интеллект, теория сложности, криптография.
Ссылки
- http://learningtheory.org — основной сайт конференции.
