<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><div dir="ltr">[Apologies if you receive multiple copies of this <span class="gmail-il">CFP</span>]<br><br>Call for papers: special session on "<span class="gmail-il">Complex</span> <span class="gmail-il">Data</span>: <span class="gmail-il">Learning</span> <span class="gmail-il">Trustworthily</span>, <span class="gmail-il">Automatically</span>, and with <span class="gmail-il">Guarantees</span>" at <span class="gmail-il">ESANN</span> <span class="gmail-il">2021</span> - <a href="https://www.esann.org/special-sessions" target="_blank">https://www.<span class="gmail-il">esann</span>.org/special-sessions</a><br><br>European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine <span class="gmail-il">Learning</span> (<span class="gmail-il">ESANN</span> <span class="gmail-il">2021</span>).<br>6-8 October <span class="gmail-il">2021</span>, Bruges, Belgium - <a href="http://www.esann.org/" target="_blank">http://www.<span class="gmail-il">esann</span>.org</a><br><br>DESCRIPTION:<br>Machine <span class="gmail-il">Learning</span> (ML) achievements enabled automatic extraction of actionable information from <span class="gmail-il">data</span> in a wide range of decision-making scenarios (e.g. health care, cybersecurity, and education). ML models are nowadays ubiquitous pushing even further the process of digitalization and datafication of the real and digital world producing more and more <span class="gmail-il">complex</span> and interrelated <span class="gmail-il">data</span>. This demands for improving both ML technical aspects (e.g. design and automation) and human-related metrics (e.g. fairness, robustness, privacy, and explainability), with performance <span class="gmail-il">guarantees</span> at both levels.<br>The aforementioned scenario posed three main challenges: (i) <span class="gmail-il">Learning</span> from <span class="gmail-il">Complex</span> <span class="gmail-il">Data</span> (i.e. sequence, tree and graph <span class="gmail-il">data</span>), (ii) <span class="gmail-il">Learning</span> <span class="gmail-il">Trustworthily</span>, and (iii) <span class="gmail-il">Learning</span> <span class="gmail-il">Automatically</span> with <span class="gmail-il">Guarantees</span>. The scope of this special session is then to address one or more of these challenges with the final goal of <span class="gmail-il">Learning</span> <span class="gmail-il">Trustworthily</span>, <span class="gmail-il">Automatically</span>, and with <span class="gmail-il">Guarantees</span> from <span class="gmail-il">Complex</span> <span class="gmail-il">Data</span>.<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 <span class="gmail-il">learning</span> and other fields of research in solving real world problems. Both theoretical and practical results are welcome to our special session.<br><br>TOPICS OF INTEREST:<br>- efficient and effective models capable of directly <span class="gmail-il">learning</span> from <span class="gmail-il">data</span> natively structured or<br>collected from interrelated heterogeneous sources (e.g. social and relational <span class="gmail-il">data</span>, knowledge graphs), characterized by entities, attributes, and relationships, without relying on human skills to encode this complexity into a rich and expressive (vectorial) representation;<br>- design ML models from a human-centered perspective, making ML trustworthy by design, by removing human biases from the <span class="gmail-il">data</span> (e.g. gender discrimination), increasing robustness (e.g. to adversarial <span class="gmail-il">data</span> perturbation), preserving individuals’ privacy (e.g. protecting ML models from differential attacks), and increasing transparency (e.g. via ML models and output explanation);<br>- automatizing the ML design and deployment parts which are currently handcrafted by highly skilled and trained specialists. For this reason, ML is required to be empowered with self-tuning properties (e.g. architecture and hyperparameter automatic selection), understanding and guaranteeing the final performance (e.g. with worst case and statistical bounds) with respect to both technical and human relevant metrics.<br><br>SUBMISSION:<br>Prospective authors must submit their paper through the <span class="gmail-il">ESANN</span> portal following the instructions provided in <a href="https://www.esann.org/node/6" target="_blank">https://www.<span class="gmail-il">esann</span>.org/node/6</a>  Each paper will undergo a peer reviewing process for its acceptance.<br><br>IMPORTANT DATES:<br>Submission of papers: 10 May <span class="gmail-il">2021</span><br>Notification of acceptance: 20 July 2019<br><span class="gmail-il">ESANN</span> conference: 6-8 April 2019<br><br>SPECIAL SESSION ORGANISERS:<br>Luca Oneto, University of Genoa (Italy)<br>Nicolò Navarin, University of Padua (Italy)<br>Battista Biggio, University of Cagliari (Italy)<br>Federico Errica, University of Pisa (Italy)<br>Alessio Micheli, University of Pisa (Italy)<br>Franco Scarselli, University of Siena (Italy)<br>Monica Bianchini, University of Siena (Italy)<br>Alessandro Sperduti, University of Padua (Italy)<br><br>----------------------------------------<br>Prof. Luca Oneto<br>DIBRIS - University of Genoa<br>web: <a href="http://www.lucaoneto.it/" target="_blank">www.lucaoneto.it</a><br>e-mail: <a href="mailto:luca.oneto@unige.it" target="_blank">luca.oneto@unige.it</a><br>----------------------------------------<br></div>