<div dir="auto"><div>Dear colleagues,<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">FYI. </div><br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>De: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Penousal Machado</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:machado@dei.uc.pt">machado@dei.uc.pt</a>></span><br>Date: segunda, 2/11/2020, 16:01<br>Subject: Deadline Extension: EvoApps Special Session on Evolutionary Machine Learning<br>To: Contacts <<a href="mailto:penousal@gmail.com">penousal@gmail.com</a>><br></div><br><br>Please distribute<br>
(Apologies for cross-posting)<br>
<br>
NEWS: Due to a large number of requests for late submissions, the EvoStar<br>
submission sites will stay open until Friday, November 19, after which no<br>
further submissions will be accepted. Authors who have already submitted, can<br>
update their work until this time.<br>
--------------------------------------------------------<br>
Call for papers <br>
EvoApps Special Session on Evolutionary Machine Learning<br>
<br>
<a href="http://www.evostar.org/2021/evoapps/eml/" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">http://www.evostar.org/2021/evoapps/eml/</a><br>
<br>
--------------------------------------------------------<br>
<br>
<br>
Following the success of the 2020 event, the 2nd Special Session on Evolutionary Machine Learning (EML) of EvoApps will provide a specialized forum of discussion and exchange of information for researchers interested in exploring approaches that combine nature and nurture, with the long-term goal of evolving Artificial Intelligence (AI).<br>
<br>
Giving response to the growing interest in the area, and consequent advances of the state-of-the-art, the special session covers theoretical and practical advances on the combination of Evolutionary Computation (EC) and Machine Learning (ML) techniques. <br>
<br>
Topics of interest include, but are not limited to:<br>
- EC as an ML technique: Using EC to solve typical ML tasks such as Classification or Clustering<br>
- EC applied ML algorithms: Neuroevolution, Feature Selection, Feature Engineering, Evolutionary Adversarial Models<br>
- ML applied to EC: Surrogate-model design by ML for EC, Learning Problem Structure, ML for Diversity, Designing Search Strategies, Predicting Promising Regions, Using ML to Decrease Computational Effort<br>
- Real world applications issues: EC for Fairness, Robustness, Trustworthiness and Explainability; Green EML<br>
- Emerging topics: EC for AutoML; EC for Transfer Learning; EC for Multitasking; Evolving Learning Functions, Neurons and Linkage; EC for Verification and Validation of ML<br>
<br>
<br>
Important Dates<br>
>>>> Submission deadline: 19 November 2020 <<<<<br>
Evo*: 7-9 April 2021<br>
<br>
<br>
Submission details:<br>
Submissions must be original and not published elsewhere. They will be peer reviewed by members of the program committee. The reviewing process will be double-blind, so please omit information about the authors in the submitted paper. Submit your manuscript in Springer LNCS format and provide up to five keywords in your Abstract.<br>
<br>
Page limit: 16 pages<br>
<br>
Submission link: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=evo2021" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=evo2021</a><br>
<br>
<br>
Organizers<br>
<br>
Penousal Machado<br>
Wolfgang Banzhaf<br>
<br>
<br>
</div></div></div>