{"id":20723,"date":"2025-04-03T06:43:07","date_gmt":"2025-04-03T06:43:07","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/events\/call-for-papers-ecml-pkdd-2025\/"},"modified":"2025-06-13T14:26:48","modified_gmt":"2025-06-13T14:26:48","slug":"call-for-papers-ecml-pkdd-2025","status":"publish","type":"event","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/events\/call-for-papers-ecml-pkdd-2025\/","title":{"rendered":"Call for Papers: Drei Workshops bei der ECML-PKDD 2025"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Lamarr-Institut f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz freut sich, seine Teilnahme an der ECML-PKDD 2025 in Porto, Portugal, bekannt zu geben. Unsere Forscher:innen <a href=\"https:\/\/www-ai.cs.tu-dortmund.de\/PERSONAL\/bunse.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mirko Bunse<\/a>, <a href=\"https:\/\/www-ai.cs.tu-dortmund.de\/PERSONAL\/saadallah.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Amal Saddalah<\/a> und <a href=\"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/person\/matthias-jakobs\/\">Matthias Jakobs<\/a> werden drei Workshops mitorganisieren, die sich mit zentralen Themen des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz befassen. Wir laden Forschende, Praktiker:innen und Interessierte ein, Beitr\u00e4ge f\u00fcr diese spannenden Diskussionen einzureichen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Workshop 1: Interaktive und Adaptive Maschinelle Lernsysteme<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aktives, semi-supervised, Transfer- oder schwach \u00fcberwachtes Lernen<\/li>\n\n\n\n<li>Techniken f\u00fcr gro\u00dfe, sich entwickelnde oder Streaming-Daten<\/li>\n\n\n\n<li>Kontrastives Lernen f\u00fcr aktives Lernen<\/li>\n\n\n\n<li>Kostenbewusste Strategien f\u00fcr ressourceneffiziente Lernprozesse<\/li>\n\n\n\n<li>Innovative Anwendungen in realen Szenarien<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir freuen uns \u00fcber Beitr\u00e4ge, die neue Methoden vorstellen, praktische Erfahrungen teilen oder offene Forschungsfragen aufwerfen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Wichtige Termine:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Abstract-Einreichung:<\/strong> 14. Juni 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Einreichungsfrist:<\/strong> 21. Juni 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Benachrichtigung:<\/strong> 14. Juli 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Workshop-Termin:<\/strong> 15. oder 19. September 2025 (TBD)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/ial-workshop.github.io\/ial2025\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mehr Informationen &amp; Einreichung<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Workshop 2: Learning to Quantify \u2013 Methoden und Anwendungen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Learning to Quantify (LQ) ist eine zentrale Aufgabe, die sich von der Klassifikation unterscheidet und auf die Sch\u00e4tzung der Klassenh\u00e4ufigkeit in unlabelten Datens\u00e4tzen abzielt. In diesem Workshop werden folgende Themen behandelt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Algorithmen zur bin\u00e4ren, mehrklassigen und multilabel Quantifizierung<\/li>\n\n\n\n<li>Deep-Learning-Ans\u00e4tze f\u00fcr Quantifizierungsaufgaben<\/li>\n\n\n\n<li>Evaluationsmetriken und experimentelle Protokolle<\/li>\n\n\n\n<li>Anwendungen in dynamischen und realen Umgebungen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir laden sowohl neue Forschungsbeitr\u00e4ge als auch relevante, bereits ver\u00f6ffentlichte Arbeiten ein. Eine Paneldiskussion wird sich zudem mit zuk\u00fcnftigen Entwicklungen im Bereich Learning to Quantify befassen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Wichtige Termine:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Einreichungsfrist:<\/strong> 14. Juni 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Benachrichtigung:<\/strong> 14. Juli 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Workshop-Termin:<\/strong> 15. oder 19. September 2025 (TBD)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/lq-2025.github.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mehr Informationen &amp; Einreichung<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Workshop 3: 2. TempXAI-Workshop \u2013 Erkl\u00e4rbare KI f\u00fcr Zeitreihen und Datenstr\u00f6me<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieser Workshop widmet sich der Schnittstelle zwischen Erkl\u00e4rbarer K\u00fcnstlicher Intelligenz (XAI) und den Herausforderungen von Zeitreihen- sowie Datenstromanalysen. Wir laden Beitr\u00e4ge zu folgenden Themen ein:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Methoden der Erkl\u00e4rbaren KI f\u00fcr Zeitreihen<\/li>\n\n\n\n<li>Visuelle Erkl\u00e4rungen f\u00fcr (lange) zeitliche Daten<\/li>\n\n\n\n<li>Fallstudien und Anwendungen von erkl\u00e4rbarer KI f\u00fcr Zeitreihen oder Datenstr\u00f6me<\/li>\n\n\n\n<li>Metriken und Evaluationsmethoden, einschlie\u00dflich Benchmark-Datens\u00e4tze<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir akzeptieren sowohl regul\u00e4re Beitr\u00e4ge (8\u201316 Seiten) als auch erweiterte Abstracts (2\u20134 Seiten).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Wichtige Termine:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Einreichungsfrist:<\/strong> 14. Juni 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Benachrichtigung:<\/strong> 14. Juli 2025<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Workshop-Termin:<\/strong> Wird noch bekannt gegeben<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/lamarr-institute.github.io\/tempxai25\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mehr Informationen &amp; Einreichung<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Lamarr-Institut f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche 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 k\u00fcnstlichen Intelligenz befassen. Wir laden Forschende, Praktiker:innen und Interessierte ein, Beitr\u00e4ge f\u00fcr diese spannenden Diskussionen einzureichen. 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