<font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"> <span><br><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><div><font face="Arial,Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif">There is a deadline extension till the </font><font color="#009900"><span><b>3 April 2017.<br><br></b></span></font><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Arial,Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Arial,Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Arial,Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Arial,Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><span><font size="2" face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Arial,Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif"><b>Special session at ICANN 2017<br><br>Self-assessment in advanced machine learning models<br><br></b>11-15 September 2017 Alghero, Sardinia, Italy<br>Webpage: <a href="http://www.icann2017.org" title="http://www.icann2017.org" target="_blank">www.icann2017.org</a><br><br>Self-assessment  refers to the ability of a machine learning model to judge the security  of its classification. It constitutes a crucial requirement in safety  critical applications such as driver assistance systems, predictive  maintenance of plants, or medical classifications; further,  self-assessment constitutes one crucial property for classifier fusion.  While confidence estimation performs reliably for classical batch  classification, their applicability is limited for complex machine  learning scenarios such as online learning models, learning scenarios  which are<br>subject to drift, heterogeneous models, models which  involve complex structured data, or interactive models which incorporate  human expertise.<br><br>The special session aims for contributions connected to the following non-exhaustive list of topics:<br><br>• confidence estimation in online learning techniques,<br>• efficient rejection strategies based on adaptive confidence estimations,<br>• self-assessment for heterogeneous classifier models,<br>• interactive machine learning classification models,<br>• self-assessment models for complex or structured data,<br>• robust self-assessment for changing costs,<br>• reliable self-assessment in the presence of concept drift,<br>• applications of machine learning techniques in safety critical or interactive scenarios.<br><br>**********************************************************<br><b>Important dates:</b><br><font face="Default Monospace,Courier New,Courier,monospace">Paper submission:            <b><font color="#009900">April 3</font></b>, 2017<br>Paper Decision notification: <b><font color="#009900">May 15</font></b>, 2017<br>Camera-ready submission:     May 28, 2017<br>Conference Dates:            September 11-15, 2017</font><br><br>Link to submission page:<br><a href="http://www.icann2017.org/index.php/contributors/submission/" title="http://www.icann2017.org/index.php/contributors/submission/" target="_blank">www.icann2017.org/index.php/contributors/submission/</a><br><br>Call for papers:<br><a href="http://www.techfak.uni-bielefeld.de/%7Ebhammer/selfassessment.html" title="http://www.techfak.uni-bielefeld.de/~bhammer/selfassessment.html" target="_blank">www.techfak.uni-bielefeld.de/~bhammer/selfassessment.html</a><br>***********************************************************<br><b>Organisers:</b><br>• Lydia Fischer (Honda Research Institute Europe, Germany)<br>• Barbara Hammer (Bielefeld University, Germany)<br>• Cesare Alippi (Politecnico di Milano, Italy)</font></font></span></font></font></span></font></font></span></font></font></span></font></font></font></font></span></font></font></span></font></div></font></span><div></div></font>