Call for Papers: Drei Workshops bei der ECML-PKDD 2025

Das Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz freut sich, seine Teilnahme an der ECML-PKDD 2025 in Porto, Portugal, bekannt zu geben. Unsere Forscher:innen Mirko Bunse, Amal Saddalah und Matthias Jakobs werden drei Workshops mitorganisieren, die sich mit zentralen Themen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz befassen. Wir laden Forschende, Praktiker:innen und Interessierte ein, Beiträge für diese spannenden Diskussionen einzureichen.

Workshop 1: Interaktive und Adaptive Maschinelle Lernsysteme

Dieser Halbtags-Workshop untersucht Methoden zur Optimierung des gesamten Lebenszyklus von maschinellen Lernmodellen, insbesondere unter herausfordernden Bedingungen wie Datenknappheit oder sich entwickelnden Umgebungen. Relevante Themen sind unter anderem:

• Aktives, semi-supervised, Transfer- oder schwach überwachtes Lernen
• Techniken für große, sich entwickelnde oder Streaming-Daten
• Kontrastives Lernen für aktives Lernen
• Kostenbewusste Strategien für ressourceneffiziente Lernprozesse
• Innovative Anwendungen in realen Szenarien

Wir freuen uns über Beiträge, die neue Methoden vorstellen, praktische Erfahrungen teilen oder offene Forschungsfragen aufwerfen.

Wichtige Termine:

• Abstract-Einreichung: 14. Juni 2025
• Einreichungsfrist: 21. Juni 2025
• Benachrichtigung: 14. Juli 2025
• Workshop-Termin: 15. oder 19. September 2025 (TBD)

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Workshop 2: Learning to Quantify – Methoden und Anwendungen

Learning to Quantify (LQ) ist eine zentrale Aufgabe, die sich von der Klassifikation unterscheidet und auf die Schätzung der Klassenhäufigkeit in unlabelten Datensätzen abzielt. In diesem Workshop werden folgende Themen behandelt:

• Algorithmen zur binären, mehrklassigen und multilabel Quantifizierung
• Deep-Learning-Ansätze für Quantifizierungsaufgaben
• Evaluationsmetriken und experimentelle Protokolle
• Anwendungen in dynamischen und realen Umgebungen

Wir laden sowohl neue Forschungsbeiträge als auch relevante, bereits veröffentlichte Arbeiten ein. Eine Paneldiskussion wird sich zudem mit zukünftigen Entwicklungen im Bereich Learning to Quantify befassen.

Wichtige Termine:

• Einreichungsfrist: 14. Juni 2025
• Benachrichtigung: 14. Juli 2025
• Workshop-Termin: 15. oder 19. September 2025 (TBD)

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Workshop 3: 2. TempXAI-Workshop – Erklärbare KI für Zeitreihen und Datenströme

Dieser Workshop widmet sich der Schnittstelle zwischen Erklärbarer Künstlicher Intelligenz (XAI) und den Herausforderungen von Zeitreihen- sowie Datenstromanalysen. Wir laden Beiträge zu folgenden Themen ein:

• Methoden der Erklärbaren KI für Zeitreihen
• Visuelle Erklärungen für (lange) zeitliche Daten
• Fallstudien und Anwendungen von erklärbarer KI für Zeitreihen oder Datenströme
• Metriken und Evaluationsmethoden, einschließlich Benchmark-Datensätze

Wir akzeptieren sowohl reguläre Beiträge (8–16 Seiten) als auch erweiterte Abstracts (2–4 Seiten).

Wichtige Termine:

• Einreichungsfrist: 14. Juni 2025
• Benachrichtigung: 14. Juli 2025
• Workshop-Termin: Wird noch bekannt gegeben

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