Artificial Intelligence and Machine Learning -

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Présentation Artificial Intelligence And Machine Learning de Format Broché
- Livre Informatique

Livre Informatique - 01/05/2021 - Broché - Langue : Anglais

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/05/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 216

Expédition : 335

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.2

ISBN : 9783030766399

Résumé :
This book contains a selection of the best papers of the 32nd Benelux Conference on Artificial Intelligence, BNAIC/Benelearn 2020, held in Leiden, The Netherlands, in November 2020. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held online.

The 12 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 41 regular submissions. They address various aspects of artificial intelligence such as natural language processing, agent technology, game theory, problem solving, machine learning, human-agent interaction, AI and education, and data analysis.

The chapter 11 is published open access under a CC BY license (Creative Commons Attribution 4.0 International License)

Chapter Gaining Insight into Determinants of Physical Activity Using Bayesian Network Learning is available open access under a Creative Commons Attribution 4.0 International License via link.springer.com..

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Sommaire:
Evaluating the Robustness of Question-Answering Models to Paraphrased Questions.- FlipOut: Uncovering Redundant Weights via Sign Flipping.- Evolving Virtual Embodied Agents using External Artifact Evaluations.- Continuous Surrogate-based Optimization Algorithms are Well-suited

for Expensive Discrete Problems.- Comparing Correction Methods to Reduce Misclassification Bias.- A Spiking Neuron Implementation of Genetic Algorithms for Optimization.- Solving Hofstadter's Analogies using Structural Information Theory.- A Semantic Tableau Method for Argument Construction.- `Thy algorithm shalt not bear false witness': An Evaluation of Multiclass Debiasing Methods on Word Embeddings.- An Intelligent Tree Planning Approach using Location-based Social Networks Data.- Gaining Insight into Determinants of Physical Activity using Bayesian Network Learning.- Swarm Construction Coordinated through the Building Material.

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