<div dir="ltr"><div>[Apologies if you receive multiple copies of this CFP]<br><br>Call for papers: special session on "Emerging trends in machine learning: beyond conventional methods and data" at ESANN 2018<br><br>European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2018). <br>25-27 April 2018, Bruges, Belgium - <a href="http://www.esann.org" target="_blank">http://www.esann.org</a><br><br>DESCRIPTION:<br>Recently, new promising theoretical results, techniques, and methodologies have attracted the attention of many researchers and have allowed to broaden the range of applications in which machine learning can be effectively applied in order to extract useful and actionable information from the huge amount of heterogeneous data produced everyday by an increasingly digital world.<br>Examples of these methods and problems are:<br>- Learning under privacy and anonymity constraints<br>- Learning from structured, semi-structured, multi-modal (heterogeneous) data<br>- Constructive machine learning, e.g. generative models and structured output learning<br>- Reliable machine learning<br>- Learning to learn, e.g. lifelong learning and learning the loss<br>- Mixing deep and structured learning, e.g. mixture of wide and deep models<br>- Semantics-enabled recommender systems<br>- Reproducibility and interpretability in machine learning<br>- Human in the loop<br>- Adversarial learning<br>The focus of this special session is to attract both solid contributions or preliminary results which show the potentiality and the limitations of new ideas, refinements, or contaminations between the different fields of machine learning and other fields of research in solving real world problems. Both theoretical and practical results are welcome to our special session.<br><br>SUBMISSION:<br>Prospective authors must submit their paper through the ESANN portal following the instructions provided in <a href="https://www.elen.ucl.ac.be/esann/index.php?pg=submission" target="_blank">https://www.elen.ucl.ac.be/<wbr>esann/index.php?pg=submission</a>.<wbr>  Each paper will undergo a peer reviewing process for its acceptance. Authors should send as soon as possible an e-mail with the tentative title of their contribution to the special session organisers.<br><br>IMPORTANT DATES:<br>Submission of papers: 20 November 2017<br>Notification of acceptance: 31 January 2018<br>ESANN conference: 25-27 April 2018<br><br>SPECIAL SESSION ORGANISERS</div><a href="mailto:luca.oneto@unige.it" style="font-size:13px" target="_blank">Luca Oneto</a><span style="font-size:13px">, University of Genoa (Italy)</span><div><a href="mailto:nnavarin@math.unipd.it" style="font-size:13px" target="_blank">Nicolò Navarin</a><span style="font-size:13px">, </span>University of Padua (Italy)<div><a href="mailto:mdonini@math.unipd.it" style="font-size:13px" target="_blank">Michele Donini</a><span style="font-size:13px">,</span> Istituto Italiano di Tecnologia (Italy)</div><a href="mailto:davide.anguita@unige.it" style="font-size:13px" target="_blank">Davide Anguita</a><span style="font-size:13px">, </span>University of Genoa (Italy)<br><br>------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>-----------------------<br>Luca Oneto, PhD                            University of Genoa<br>web: <a href="http://www.lucaoneto.com" target="_blank">www.lucaoneto.com</a>               DIBRIS Department<br>e-mail: <a href="mailto:Luca.Oneto@unige.it" target="_blank">Luca.Oneto@unige.it</a>          SmartLab Laboratory<br>e-mail: <a href="mailto:Luca.Oneto@gmail.com" target="_blank">Luca.Oneto@gmail.com</a>     Via Opera Pia 11a<br>Fax: <a href="tel:+39%20010%20353%202897" value="+390103532897" target="_blank">+39-010-3532897</a>                   16145 Genoa ITALY<br>Phone: <a href="tel:+39%20010%20353%202192" value="+390103532192" target="_blank">+39-010-3532192</a>               <a href="http://www.smartlab.ws" target="_blank">www.smartlab.ws</a><br>------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>-----------------------</div></div>