KDD Workshop on Issues of Sentiment Discovery and Opinion Mining
2017-05-19
org.kosen.entty.User@5ef3bf0c
Taehee Jeong(thj77)
분야
인지/감성과학
개최일
2017-08-13~2017-08-17
신청자
Taehee Jeong(thj77)
개최장소
Canada,Halifax
URL
행사&학회소개
KDD 2017 (Knowledge Discovery and Data Mining 2017)은 23rd SIGKDD Conference로 데이터 사이언스 분야에서 가장 큰 규모와 분야를 갖는, 최고의 학회입니다. 전세계 수십개국의 데이터 사이언스와 기계 학습 분야의 최고 연구자들이 참여하여 그들의 최신 연구결과를 공유합니다. 특히 현재의 기계 학습 분야에서 가장 핫한 각종 모델 및 알고리즘, 특히 딥러닝 기반의 알고리즘들이 KDD에서 발표될 것으로 기대됩니다.
올해 KDD는 캐나다, Halifax에서 개최됩니다.
기계학습과 딥러닝, 데이터 마이닝에 관련된, 최신의 다양한 내용들이 발표되기 때문에, Data Science 및 machine learning 분야의 연구자라면 꼭 참석하고 싶은 학회라고 할 수 있습니다.
KDD의 일정은 다음과 같습니다.
August 13 - Conventional Tutorials
August 14 - Workshops
August 15 to 17 - Main Conference + Hands-on Tutorials
올해 KDD는 캐나다, Halifax에서 개최됩니다.
기계학습과 딥러닝, 데이터 마이닝에 관련된, 최신의 다양한 내용들이 발표되기 때문에, Data Science 및 machine learning 분야의 연구자라면 꼭 참석하고 싶은 학회라고 할 수 있습니다.
KDD의 일정은 다음과 같습니다.
August 13 - Conventional Tutorials
August 14 - Workshops
August 15 to 17 - Main Conference + Hands-on Tutorials
보고서작성신청
- 신청동기: KDD는 인공지능과 기계학습 분야 최고의 학회이며, 기계학습, 딥러닝, 데이터 마이닝 관련 최신 기술이 많이 공유되는 자리이며, 뿐만 아니라 기계학습 분야 세계 최고 수준의 학교, 연구소, 기업들이 참가하여 연구내용을 공유하고 향후 연구방향에 대한 논의를 진행하여 현 주목받고 hot한 기술에 대해 알아 볼 수 있는 좋은 학회입니다.
- 작성분야: Anomaly detection 관련 기계학습 기술 위주로 작성 예정입니다.
- 참석배경: 본 신청자는 기계학습의 여러 알고리듬을 이용하여, 반도체 관련 quality 및 reliablity의 향상을 연구 개발하고 있습니다. 현재는 기계학습 방법론 중 anomaly detection기술을 주로 이용하고 있지만, 향후 딥러닝을 기반으로 한 새로운 기술을 도입할 계획입니다.
최근에, 딥러닝 특히 convolutional neural networks 및 recurrent neural networks를 이용한 방법들에 대해서 관심이 있습니다. KDD에서 state-of-the-art model 및 알고리즘들이 많이 소개 및 공유되고 있으므로 KDD 2017에 참석하여 기계학습 분야의 최신 기술 및 연구에 대해 견문을 넓히고 해당 분야 전문가들이 예측하는 향후 연구 전망에 대해 알아보고자 합니다. 특히 학술 분야 뿐만 아니라 실제 산업적 분야에서 현 기계학습의 최신 기술 및 트렌드들이 어떻게 진행되고 있는지 파악하는데 많은 도움이 될 수 있을 것이라 사료됩니다. 이는 데이터를 분석하는 기계학습 연구자 뿐 만 아니라 다양한 분야의 연구자들에게 흥미로운 이슈와 새로운 시각을 제공할 수 있는 양질의 정보를 제공 할 수 있을 것이라 기대됩니다.
- 작성분야: Anomaly detection 관련 기계학습 기술 위주로 작성 예정입니다.
- 참석배경: 본 신청자는 기계학습의 여러 알고리듬을 이용하여, 반도체 관련 quality 및 reliablity의 향상을 연구 개발하고 있습니다. 현재는 기계학습 방법론 중 anomaly detection기술을 주로 이용하고 있지만, 향후 딥러닝을 기반으로 한 새로운 기술을 도입할 계획입니다.
최근에, 딥러닝 특히 convolutional neural networks 및 recurrent neural networks를 이용한 방법들에 대해서 관심이 있습니다. KDD에서 state-of-the-art model 및 알고리즘들이 많이 소개 및 공유되고 있으므로 KDD 2017에 참석하여 기계학습 분야의 최신 기술 및 연구에 대해 견문을 넓히고 해당 분야 전문가들이 예측하는 향후 연구 전망에 대해 알아보고자 합니다. 특히 학술 분야 뿐만 아니라 실제 산업적 분야에서 현 기계학습의 최신 기술 및 트렌드들이 어떻게 진행되고 있는지 파악하는데 많은 도움이 될 수 있을 것이라 사료됩니다. 이는 데이터를 분석하는 기계학습 연구자 뿐 만 아니라 다양한 분야의 연구자들에게 흥미로운 이슈와 새로운 시각을 제공할 수 있는 양질의 정보를 제공 할 수 있을 것이라 기대됩니다.