Titel: ECML PKDD 2018 Workshops: Nemesis 2018, UrbReas 2018, SoGood 2018, IWAISe 2018, and Green Data Mining 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, . (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Verlag: Springer
Erscheinungsjahr: 2019
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030134520
ISBN-13: 9783030134525
Einband: Softcover
Zustand: New

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Inhaltsangabe

This book constitutes revised selected papers from the workshops Nemesis, UrbReas, SoGood, IWAISe, and Green Data Mining, held at the 18^th European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2018, in Dublin, Ireland, in September 2018.

The 20 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 32 submissions.

The workshops included are:

Nemesis 2018: First Workshop on Recent Advances in Adversarial Machine Learning

UrbReas 2018: First International Workshop on Urban Reasoning from Complex Challenges in Cities

SoGood 2018: Third Workshop on Data Science for Social Good

IWAISe 2018: Second International Workshop on Artificial Intelligence in Security

Green Data Mining 2018: First International Workshop on Energy Efficient Data Mining and Knowledge Discovery

Rese�a del editor

This book constitutes revised selected papers from the workshops Nemesis, UrbReas, SoGood, IWAISe, and Green Data Mining, held at the 18th European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2018, in Dublin, Ireland, in September 2018.
The 20 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 32 submissions.

The workshops included are:

Nemesis 2018: First Workshop on Recent Advances in Adversarial Machine Learning

UrbReas 2018: First International Workshop on Urban Reasoning from Complex Challenges in Cities

SoGood 2018: Third Workshop on Data Science for Social Good

IWAISe 2018: Second International Workshop on Artificial Intelligence in Security

Green Data Mining 2018: First International Workshop on Energy Efficient Data Mining and Knowledge Discovery

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