Computational Learning Theory (конференция)
Материал из MachineLearning.
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-22 2009, Montreal, Canada.
- 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.
- http://learningtheory.org — основной сайт конференции.
