征稿主题
以下主题仅为部分参考, 更多未提及的相关主题论文同样可投稿至ICMLC2026:
Track 1:机器学习理论基础
*计算学习理论
*统计学习理论
* PAC学习框架
* VC维理论
Track 2:监督学习
* 线性回归
* 逻辑回归
* 决策树算法
* 支持向量机
Track 3:非监督学习
* 聚类分析
* 关联规则挖掘
* 主成分分析(降维技术)
Track 4:强化学习
* Q学习算法
* 策略梯度方法
* 在机器人学和游戏AI中的应用
Track 5:深度学习
* 卷积神经网络(CNN)
* 循环神经网络(RNN)
* Transformer架构
Track 6:机器学习的应用
* 计算机视觉
* 自然语言处理
* 生物信息学
* 商业智能与数据分析
Track 7:数据管理与处理
* 大数据处理技术
* 数据挖掘与知识发现
* 数据清洗与集成
Track 8:自然语言处理(NLP)
* 大语言模型(LLM)
* 多模态NLP(文本+视觉/音频)
* 低资源/领域特定NLP
Track 9:机器学习中的人机交互
* 用户友好的机器学习接口
* 人机协作系统
* 机器学习过程可视化
推荐 第四届机电一体化与智能交通工程国际学术研讨会
推荐 第五届先进光学与光电子前沿研究国际会议
推荐 第五届应用数学、建模与计算机仿真国际学术会议(AMMCS 2025)
推荐 第六届绿色能源、环境与可持续发展国际学术会议