Deskripsi
Konferensi Eropa tentang Pembelajaran Mesin dan Prinsip serta Praktik Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (ECML PKDD) adalah acara tahunan yang signifikan yang mengumpulkan peneliti, praktisi, dan ahli industri di bidang pembelajaran mesin dan penambangan data. Konferensi ini berfungsi sebagai platform untuk mempresentasikan penelitian mutakhir, berbagi ide inovatif, dan mendiskusikan kemajuan terbaru di bidang yang berkembang pesat ini.
Baca Selengkapnya
ECML PKDD 2026 dijadwalkan berlangsung dari 7 hingga 11 September di Porto, Portugal. Acara ini melanjutkan tradisi panjang konferensi yang sukses, dengan edisi-edisi terbaru diadakan di berbagai lokasi di seluruh Eropa. Misalnya, ECML PKDD 2025 akan diselenggarakan di Vilnius, Lithuania dari 15 hingga 19 September, sementara ECML PKDD 2024 dijadwalkan pada 9 hingga 13 September di Torino, Italia. Konferensi ini juga telah beradaptasi dengan perubahan keadaan, dengan format virtual yang digunakan pada tahun-tahun sebelumnya, seperti ECML PKDD 2022, yang berlangsung secara online dari 19 hingga 23 September.
Konferensi ini menarik audiens yang beragam, termasuk peneliti, ilmuwan data, dan profesional industri, yang semuanya ingin terlibat dengan temuan penelitian terbaru dan aplikasi praktis dalam pembelajaran mesin dan penemuan pengetahuan. Peserta dapat mengharapkan program yang kaya yang mencakup pidato kunci, presentasi makalah, lokakarya, dan peluang jaringan, memungkinkan interaksi dan kolaborasi yang berarti.
Untuk tetap mendapatkan informasi tentang edisi mendatang dan perkembangan terkait konferensi, individu yang berminat dianjurkan untuk menghubungi melalui opsi kontak yang disediakan. ECML PKDD tidak hanya menyoroti pentingnya pembelajaran mesin dan penambangan data tetapi juga menekankan semangat kolaboratif komunitas, menjadikannya acara yang wajib dihadiri bagi siapa saja yang terlibat di bidang ini.
- KategoriAlat AI Lainnya
Sorotan
Konferensi tahunan
Pidato kunci
Presentasi makalah
Lokakarya
Peluang jaringan
Lokasi internasional
Opsi partisipasi virtual
Fokus kolaborasi
Siapa yang Sebaiknya Hadir
- Diseminasi penelitian
- Jaringan
- Pengembangan keterampilan
- Peluang kolaborasi
- Wawasan industri
