Aktualności
Zaproszenie do nadsyłania artykułów na sesję poświęconą uczeniu maszynowemu – Konferencja KES 2023 (Ateny, Grecja)
Rzeczywiste dane, na podstawie których naukowcy próbują budować modele decyzyjne i wyciągać wnioski, często nie są doskonałe, co powoduje, że wymagają kosztownego i czasochłonnego wstępnego przetworzenia jak i doboru odpowiednich metod odkrywania zawartej w nich wiedzy.
Jednym z głównych problemów, z jakimi borykają się badacze w tym zakresie, jest nierównomierny rozkład danych między klasami. Można go zaobserwować w wielu obszarach, np. diagnostyce medycznej chorób rzadkich czy w wykrywaniu oszustw w transakcjach bankowych. W większości wymienionych przypadków identyfikacja rzadkich obiektów ma kluczowe znaczenie, niestety nierówny rozkład klas w zbiorze danych powoduje problemy w konstruowaniu modeli uczenia maszynowego, które byłyby w stanie poprawnie sklasyfikować takie obiekty.
Innym powszechnie znanym problemem jest przekleństwo wymiarowości. W wielu przypadkach duża liczba parametrów opisujących analizowane obiekty nie tylko zwiększa złożoność obliczeniową, ale i pogarsza uogólnienie modelu decyzyjnego. Dlatego często konieczne jest stosowanie technik polegających na redukcji wymiarowości.
Sesja IS29 „(DECREASE) Delving into Imbalanced, Overlapping and Multidimensional Data: Recent Advances and Challenges” realizowana w ramach konferencji International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems KES2023 (Core-B, 70 pkt.) ma na celu umożliwienie badaczom wymiany wiedzy i doświadczeń w rozwiązywaniu szerokiego spektrum problemów związanych z niedoskonałością analizowanych danych, w tym ich nierównowagą, wielowymiarowością, zaszumieniem, istnieniem obserwacji odstających (outlierów) czy np. nakładaniem się klas (overlapping).
Więcej informacji na temat sesji i całej Konferencji można znaleźć na stronach: http://kes2023.kesinternational.org/cms/userfiles/is29.pdf oraz http://kes2023.kesinternational.org/.
Serdecznie zapraszamy do nadsyłania artykułów na sesję IS29. Zgłoszenia są przyjmowane do 3 kwietnia 2023 r.
Więcej aktualności
