Computational Learning Theory (конференция)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(ссылки)
Текущая версия (05:12, 14 октября 2009) (править) (отменить)
(Ссылки)
 
(1 промежуточная версия не показана)
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://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/colt2007/index.html COLT-20] 2007, San Diego, California, USA.

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