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Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : Research Track : European Conference, ECML PKDD 2023, Turin, Italy, September 18–22, 2023 : Proceedings, Part I /

Selección de ponencias presentadas en la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, que tuvo lugar en Turín, Italia, en septiembre de 2023. Los artículos de esta primera parte, están organizados en secciones temáticas, entre las que destacan,...

Descripción completa

Guardado en:
Autor corporativo: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases ( Turín, Italia)
Otros autores: Koutra, Danai (edición) (edición)
Formato: Procedimiento de la conferencia Libro
Idioma:Inglés
Publicado: Cham, Suiza : Springer, 2023, c2023
Colección:(Lecture Notes in Computer Science ; Lecture Notes in Artificial Intelligence) 14169.
Temas:
Big Data
Minería de Datos
Algoritmos Computacionales
Información - > Administración
Inferencia Bayesiana
Proceso de Datos
Bases de Datos - > Tema Principal
Sistemas de Información - > Tema Principal
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Congresos - > Tema Principal
Inteligencia Artificial
Informática
Ingeniería Computacional
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MARC

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111 |a European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (  |d 2023 :  |c Turín, Italia) 
245 1 0 |a Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases :  |b Research Track : European Conference, ECML PKDD 2023, Turin, Italy, September 18–22, 2023 : Proceedings, Part I /  |c Ed. de D. Koutra... [et al.]. 
264 4 |a Cham, Suiza :  |b Springer,  |c 2023, c2023 
300 |a LV, 761 p. 
336 |a texto  |b txt  |2 rdacontenido 
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440 1 |a (Lecture Notes in Computer Science ;  |v 14169.  |p Lecture Notes in Artificial Intelligence) 
520 |a Selección de ponencias presentadas en la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, que tuvo lugar en Turín, Italia, en septiembre de 2023. Los artículos de esta primera parte, están organizados en secciones temáticas, entre las que destacan, aprendizaje activo, aprendizaje automático adversario, detección de anomalías, métodos bayesianos, causalidad y agrupamiento. 
521 |a Peticiones 2024 
585 |a Exposición DIA 2025-01 / El universo del saber: explorando nuevas ideas 
649 |a XX 
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