2018年国际先进机器学习技术与应用会议论文集

"The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications (AMLTA 2018)" 本书收录了2018年2月22日至24日在埃及开罗举行的第三届国际高级机器学习技术与应用大会（AMLTA 2018）的同行评审论文，由埃及科学研究中心（SRGE）组织。会议涵盖了机器学习、大数据、物联网、生物医学工程、模糊逻辑、安全以及智能群体和优化等领域的最新研究成果。 在当今快速发展的科技领域，机器学习已成为信息技术的核心部分，特别是在人工智能和数据科学中。AMLTA 2018的论文集反映了这个领域的广泛兴趣和深入研究。机器学习，作为一种使计算机通过经验自我改进的方法，涉及算法设计、模型训练、预测和决策等多个方面。大会的参与者可能探讨了监督学习、无监督学习、强化学习等多种机器学习范式，以及深度学习、神经网络、支持向量机等先进模型。 大数据，是机器学习的重要应用背景，因为海量数据的处理和分析为机器学习提供了丰富的素材。在大数据环境中，如何有效地收集、存储、管理和分析数据，以便从中提取有价值的信息，是当前研究的热点。此外，物联网（IoT）的兴起也促进了数据的爆炸性增长，为机器学习在智能家居、智慧城市、工业自动化等领域提供了广阔的应用前景。 生物医学工程是另一个重要的交叉学科，它结合了生物学、医学和工程学，利用机器学习方法来解决医疗健康问题。这可能包括疾病诊断、个性化治疗、医疗图像分析等方面，为提高医疗服务质量和效率开辟了新途径。 模糊逻辑是另一种处理不确定性和不精确信息的方法，常用于决策系统和控制系统。它允许在没有明确二元规则的情况下进行推理，这在处理复杂或模糊的问题时非常有用，比如环境感知或人机交互。 安全性是所有这些技术广泛应用的关键考虑因素。在大数据、物联网和机器学习中，如何保护数据隐私、防止恶意攻击和确保系统的稳健性是至关重要的。研究人员可能在这个会议上讨论了最新的加密技术、安全模型和风险管理策略。 最后，智能群体和优化方法，如粒子群优化、遗传算法等，是解决复杂优化问题的有效工具，它们在机器学习模型的参数调整、网络配置优化等问题中发挥着重要作用。 AMLTA 2018大会为全球的科研人员提供了一个展示和交流先进机器学习技术和应用的平台，推动了跨学科的合作，加速了理论创新与实际应用的融合，对于促进信息技术的持续发展具有重要意义。