Computational Learning Theory (конференция)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: '''Computational Learning Theory''' — основная международная научная конференция по [[теория вычислительного обучен...)
Текущая версия (05:12, 14 октября 2009) (править) (отменить)
(Ссылки)
 
(4 промежуточные версии не показаны)
Строка 17: Строка 17:
== Ссылки ==
== Ссылки ==
 +
* [http://colt2010.haifa.il.ibm.com COLT-23] 2010, Haifa, Israel.
 +
* [http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009 COLT-22] 2009, Montreal, Canada.
 +
* [http://colt2008.cs.helsinki.fi COLT-21] 2008, Helsinki, Finland.
 +
* [http://www.learningtheory.org/colt2007/index.html COLT-20] 2007, San Diego, California, USA.
 +
* [http://www.learningtheory.org/colt2006 COLT-19] 2006, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
 +
* [http://www.learningtheory.org/colt2005 COLT-18] 2005, Bertinoro, Italy.
 +
* [http://www.learningtheory.org/colt2004 COLT-17] 2004, Banff, Canada.
 +
* [http://www.learningtheory.org/colt2003 COLT-16] 2003, Washington DC, USA.
* [http://learningtheory.org http://learningtheory.org] — основной сайт конференции.
* [http://learningtheory.org http://learningtheory.org] — основной сайт конференции.
 +
 +
[[Категория:Машинное обучение]]
 +
[[Категория:Теория вычислительного обучения]]
 +
[[Категория:Международные научные конференции]]

Текущая версия

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

Личные инструменты