<div dir="ltr"><div>Dear all, <br></div><div><br></div><div>We're happy to announce the 7th ICML Workshop on Automated Machine
    Learning (AutoML), which will be held on July 17 or July 18, 2020, as
    part of the ICML conference (as a virtual event, like ICML).</div>
    <br>
    <span style="font-size:11pt;color:rgb(0,0,0);background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"></span>Machine
    learning has achieved considerable successes in recent years, but
    this success often relies on human experts, who construct
    appropriate features, design learning architectures, set their
    hyperparameters, and develop new learning algorithms. Driven by the
    demand for off-the-shelf machine learning methods from an
    ever-growing community, the research area of AutoML targets the
    progressive automation of machine learning aiming to make effective
    methods available to everyone. Hence, the workshop targets a broad
    audience ranging from core machine learning researchers in different
    fields of ML connected to AutoML, such as neural architecture
    search, hyperparameter optimization, meta-learning, and learning to
    learn, to domain experts aiming to apply machine learning to new
    types of problems.<br><br>
    <p><b>We invite submissions on the topics of:</b><br>
    </p>
    <ul><li>    Model selection, hyper-parameter optimization, and model
        search</li><li>    Neural architecture search</li><li>    Meta-learning and transfer learning</li><li>    Bayesian optimization for AutoML</li><li>    Evolutionary algorithms for AutoML</li><li>    Multi-fidelity optimization</li><li>    Predictive models of performance</li><li>    Automatic feature extraction / construction</li><li>    Automatic data cleaning</li><li>    Automatic generation of workflows / workflow reuse</li><li>    Automatic problem "ingestion" (from raw data and
        miscellaneous formats)</li><li>    Automatic feature transformation to match algorithm
        requirements</li><li>    Automatic acquisition of new data (active learning,
        experimental design)</li><li>    Automatic report generation (providing insight on
        automatic data analysis)</li><li>    Automatic selection of evaluation metrics / validation
        procedures</li><li>    Automatic selection of algorithms under time/space/power
        constraints</li><li>    Automatic construction of fair and unbiased machine
        learning models</li><li>    Automation of semi-supervised and unsupervised machine
        learning</li><li>    Demos of existing AutoML systems</li><li>    Robustness of AutoML systems (w.r.t. Randomized
        algorithms, data, hardware etc.)</li><li>    Human-in-the-loop approaches for AutoML</li><li>    Learning to learn new algorithms and strategies</li><li>    Hyperparameter agnostic algorithms</li></ul>
    <b>Submission Format</b><br>
    <p>We welcome submissions of up to 6 pages in JMLR Workshop and
      Proceedings format (plus 10 pages for references and appendix).
      All accepted papers will be presented as posters. We will invite
      the 2-3 best papers for an oral plenary presentation. We will provide PDFs of accepted
      papers on <a href="http://icml2020.automl.org/" target="_blank">http://icml2020.automl.org/</a>, but there will be no archival proceedings. For submission details
      please see the submission page. <br>
    </p>
    <b>Remark on COVID-19</b><br>
    <p>Due to the Covid-19 pandemic, ICML will be an entirely virtual conference this year (<a href="https://icml.cc/Conferences/2020/VirtualICML">https://icml.cc/Conferences/2020/VirtualICML</a>), and the AutoML workshop will follow suit. We are in contact with the ICML organizers about how this will pan out exactly and will inform you as soon as possible. 

    We provide up-to-date information on <a href="http://icml2020.automl.org" target="_blank">http://icml2020.automl.org</a><br>
    </p><p><span><span></span></span></p>


    <b>Keynote Speakers</b><br>
    <ul><li>    Alex Smola (Director, Amazon Web Services)</li><li>    Mihaela van der Schaar (Professor of Machine Learning,
        Artificial Intelligence and Medicine at the University of
        Cambridge) </li><li>    Neil Lawrence (DeepMind Professor of Machine Learning at
        the University of Cambridge and visiting Professor at the
        University of Sheffield) </li></ul>
    <p><b>
</b></p><b>Organization</b><br>
    <ul></ul><div>
Katharina Eggensperger, Matthias Feurer, Frank Hutter, Marius Lindauer, and Joaquin Vanschoren and Charles Weill

</div>
    

<p><b>Location</b><br>
    </p>
    <p>The 7th ICML workshop on AutoML will be co-located with the 37th
      International Conference on Machine Learning (ICML 2020) and will
      take place on July 17th or 18th.<b><br>
      </b></p>
    <p><b>Important Dates</b></p>
    Deadline: April 23rd (Anywhere on earth) <br>
    Notification: May 25th (Anywhere on earth) <br><p><span><span>On behalf of the
          organizing committee,</span></span><br>
      Frank Hutter</p></div>