Computational Learning Theory (конференция)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

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

  • COLT-21 2008, Helsinki, Finland.
  • COLT-20 2007, San Diego, California, USA.
  • COLT-19 2006, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
  • COLT-18 2005, Bertinoro, Italy.
  • COLT-17 2004, Banff, Canada.
  • COLT-16 2003, Washington DC, USA.
Личные инструменты