IJCAI-15大会将录取论文分为Main 、ML (机器学习)、KR (知识表达与处理)、AI & Arts (人工智能与艺术)、CompSust 计算可持续性)五个track。
ML-机器学习,作为最有希望实现人工智能核心目标的研究方向,近年来逐渐受到许多顶尖计算机及其他交叉学科学者的追捧。南京大学的周志华教授作为IJCAI-15的ML Track主席,与大家分享到:机器学习是申报数量最多且录取率最低的track,它对研究的创新视角及垂直深入提出了更高的要求,评审组委会仅仅从提交的499篇论文中录取了119份,其中有不乏来自北大、中科院、中大、南大、人大、西电等中国高校的青年学者,让我们由此期待机器学习对未来工业模式、临床医疗、智能家居等与人类生活息息的产业所带来的积极影响深远意义及全球变革。
图1:IJCAI-15部分论文提交及录取数统计图
(按录取率从低到高排序)
其中值得一提的是, 机器学习track录取的来自卡麦基梅隆大学Kirthevasan Kandasamy、Jeff Schneider、Barnabas Poczos带来的paper “Bayesian Active Learning for Posterior Estimation”同时获得IJCAI-2015 Distinguished Paper Award。小编把该论文分享给大家: