计算机科学与技术——人工智能领域 | 机器学习论文往哪投?2026年机器学习主题学术会议推荐合集(EI/Scopus稳定检索)
机器学习是人工智能的核心分支,旨在通过算法让计算机从数据中自动学习规律并做出预测或决策,而无需显式编程。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。常见算法包括线性回归、决策树、聚类及神经网络等。深度学习是机器学习的一个分支领域,它基于人工神经网络对数据进行表征学习 。机器学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断及自动驾驶等多个领域。
机器学习领域:联邦学习、元学习、弱监督学习、对比学习、低资源学习、可解释机器学习(XAI)、机器学习5G系统、用于用户行为预测的机器学习、新的创新机器学习方法、优化机器学习方法、机器学习算法的性能分析、机器学习的实验评估、异构网络中的数据挖掘、机器学习多媒体等等
计算机硕博别错过:截稿倒计时!2026年11-12月 机器学习/AI国际会议征稿中,EI/Scopus收录
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