<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">The 5th International Conference on machine Learning, Optimization & Data science - LOD<br></div><div dir="ltr">An Interdisciplinary Conference: Deep Learning, Optimization and Big Data without Borders</div><div dir="ltr">          </div><div dir="ltr">         Certosa di Pontignano (Siena) Tuscany, September 10-13, 2019</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">                             <a href="https://lod2019.icas.xyz">https://lod2019.icas.xyz</a></div><div dir="ltr">                                   <a href="mailto:lod@icas.xyz">lod@icas.xyz</a></div><div dir="ltr"> </div><div dir="ltr">The International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science (LOD) has established itself as a premier interdisciplinary conference in machine learning, computational optimization, knowledge discovery and data science. It provides an international forum for presentation of original multidisciplinary research results, as well as exchange and dissemination of innovative and practical development experiences.</div><div dir="ltr">LOD 2019 will be held in Certosa di Pontignano (Siena) – Tuscany, Italy, from September 10 to 13, 2019. </div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">The conference will consist of four days of conference sessions. We invite submissions of papers on all topics related to Machine learning, Optimization, Knowledge Discovery and Data Science including real-world applications for the Conference Proceedings by Springer – Lecture Notes in Computer Science (LNCS).</div><div dir="ltr">LOD uses the formula of 30 minutes presentations for fruitful exchanges between authors and participants.</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Submission deadline: March 31, 2019</div><div dir="ltr"><a href="https://easychair.org/conferences/?conf=lod2019">https://easychair.org/conferences/?conf=lod2019</a></div><div dir="ltr">Any questions regarding the submission process can be sent to conference organizers: <a href="mailto:lod@icas.xyz">lod@icas.xyz</a></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">LOD 2019 KEYNOTE SPEAKERS</div><div dir="ltr">===========</div><div dir="ltr">* Michael Bronstein, Imperial College London, UK</div><div dir="ltr">  Topics: Deep Learning on Graphs and Manifolds</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Marco Gori, University of Siena, Italy</div><div dir="ltr">  Topics: Constraint-Based Approaches to Machine Learning</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Arthur Gretton, UCL, UK </div><div dir="ltr">  Topics: Kernel Methods to Reveal Properties and Relations in Data</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Arthur Guez Google DeepMind, London, UK</div><div dir="ltr">  Topics: General Reinforcement Learning Algorithms</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Kaisa Miettinen, University of Jyväskylä, Finland</div><div dir="ltr">  Topics: Multiobjective Optimization & Decision Analytics</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Jan Peters, Technische Universitaet Darmstadt</div><div dir="ltr">  Max-Planck Institute for Intelligent Systems, Germany</div><div dir="ltr">  Topics: Intelligent Autonomous Systems, Robotics & Machine Learning</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Mauricio Resende, Amazon, USA</div><div dir="ltr">  Topics: Combinatorial Optimization & Heuristics</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">* Richard E. Turner, University of Cambridge, UK</div><div dir="ltr">  Topics: Gaussian Processes & Computer Perception</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">LOD 2019 Best Paper Award</div><div dir="ltr">===============</div><div dir="ltr">Springer sponsors the LOD 2019 Best Paper Award with a cash prize of EUR 1,000.</div><div dir="ltr">The Award will be conferred at the conference on the authors of the best paper award.</div><div dir="ltr"><a href="https://lod2019.icas.xyz/best-paper-award/">https://lod2019.icas.xyz/best-paper-award/</a></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Topics of Interest</div><div dir="ltr">===============</div><div dir="ltr">The last five-year period has seen an impressive revolution in the theory and application of  machine learning, optimization and big data. </div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Topics of interest include, but are not limited to:</div><div dir="ltr">* Deep Learning</div><div dir="ltr">* Reinforcement Learning</div><div dir="ltr">* Deep NeuroEvolution</div><div dir="ltr">* Multi-Objective Optimization</div><div dir="ltr">* Foundations, algorithms, models and theory of data science, including big data mining.</div><div dir="ltr">* Machine learning and statistical methods for big data.</div><div dir="ltr">* Machine Learning algorithms and models. Neural Networks and Learning Systems. Convolutional neural networks.</div><div dir="ltr">* Unsupervised, semi-supervised, and supervised  Learning.</div><div dir="ltr">* Knowledge Discovery. Learning Representations. Representation learning for planning and reinforcement learning.</div><div dir="ltr">* Metric learning and kernel learning. Sparse coding and dimensionality expansion. Hierarchical models. Learning representations of outputs or states.</div><div dir="ltr">* Multi-objective optimization. Optimization and Game Theory. Surrogate-assisted Optimization. Derivative-free Optimization.</div><div dir="ltr">* Big data Mining from heterogeneous data sources, including text, semi-structured, spatio-temporal, streaming, graph, web, and multimedia data.</div><div dir="ltr">* Big Data mining systems and platforms, and their efficiency, scalability, security and privacy.</div><div dir="ltr">* Computational optimization. Optimization for representation learning. Optimization under Uncertainty</div><div dir="ltr">* Optimization algorithms for Real World Applications. Optimization for Big Data. Optimization and Machine Learning.</div><div dir="ltr">* Implementation issues, parallelization, software platforms, hardware</div><div dir="ltr">* Big Data mining for modeling, visualization, personalization, and recommendation.</div><div dir="ltr">* Big Data mining for cyber-physical systems and complex, time-evolving networks.</div><div dir="ltr">* Applications in social sciences, physical sciences, engineering, life sciences, web, marketing, finance, precision medicine, health informatics, medicine and other domains.</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">We particularly encourage submissions in emerging topics of high importance such as data quality, advanced deep learning, time-evolving networks, large multi-objective optimization, quantum discrete optimization, learning representations, big data mining and analytics, cyber-physical systems,  heterogeneous data integration and mining, autonomous decision and adaptive control.</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Call for Papers:</div><div dir="ltr">Submission deadline: March 31, 2019</div><div dir="ltr"><a href="https://easychair.org/conferences/?conf=lod2019">https://easychair.org/conferences/?conf=lod2019</a></div><div dir="ltr"><a href="https://lod2019.icas.xyz/call-for-papers/">https://lod2019.icas.xyz/call-for-papers/</a></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Call for Special Sessions:</div><div dir="ltr">Submission deadline: February 10, 2019</div><div dir="ltr"><a href="https://lod2019.icas.xyz/call-for-special-sessions-tutorials/">https://lod2019.icas.xyz/call-for-special-sessions-tutorials/</a></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">See you in Siena!</div><div dir="ltr"> LOD 2019 Organizing Committee.</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><a href="https://lod2019.icas.xyz">https://lod2019.icas.xyz</a></div><div dir="ltr"><a href="mailto:lod@icas.xyz">lod@icas.xyz</a></div><div><br></div></div></div></div>