<div dir="ltr"><div id="gmail-:1j6" class="gmail-Am gmail-Al editable gmail-LW-avf gmail-tS-tW gmail-tS-tY" aria-label="Message Body" role="textbox" aria-multiline="true" tabindex="1" style="direction:ltr;background:transparent;min-height:376px">Dear Colleagues,<div><br>This is the Call for Papers for the 2nd Continual Learning and Adaptation for Time Evolving Data Workshop at IEEE ICDM 2021.</div><div><div>Workshop website: <span style="background-color:transparent"><a href="https://cleated2021.github.io/">https://cleated2021.github.io/</a></span></div><div><b style="background-color:transparent"><br></b></div><div><b style="background-color:transparent">Extended Deadline for submissions: September 15, 2021.</b><br></div></div><div><div><b><br></b></div><b>*** Scope and aim ***</b></div><div>In continual learning, models can continually accumulate knowledge over time without the need to retrain from scratch, with particular methods aimed to alleviate forgetting. It can continually learn from a stream of experiential data, building on what was learned previously, while being able to reapply, adapt and generalize to new situations. This is particularly important when there are changes in the data streams. Current predictive models need to be adapted to these changes (drifts) as soon as possible while maintaining good performance measures (e.g. accuracy, time, delay, energy efficiency).</div><div><br></div><div>The aim of this workshop is to bring together researchers from the areas of continual learning, model adaptation and concept drift in order to encourage discussions and new collaborations on solving the problems in this domain. We like to encourage state-of-the-art research in the area of continual learning, model adaptation, and concept drift. Beyond that, we encourage research that demonstrates the applicability of this research in various areas including (but not limited to) earth and environmental science, sensor networks, and transportation network. We encourage the submissions of research that incorporates the fundamentals of green AI. Therefore, this workshop encourages submissions that attempt to address any of these issues.  <br></div><div><br></div><div><b>*** Submission Information ***<br></b></div><div>Papers should be submitted <a href="https://www.wi-lab.com/cyberchair/2021/icdm21/scripts/submit.php?subarea=S04&undisplay_detail=1&wh=/cyberchair/2021/icdm21/scripts/ws_submit.php" style="background-color:transparent">here</a>.</div><div>All accepted workshop papers will be published in the dedicated ICDMW proceedings published by the IEEE Computer Society Press.<br></div><div><br></div><div><b>*** Keynote Speakers**</b></div><div>Razvan Pascanu, DeepMind<br></div><div>Eric Eaton, University of Pennsylvania<br></div><div>Vincenzo Lomonaco, <span style="background-color:transparent">University of Pisa</span></div><div><span style="background-color:transparent"><br></span></div><div>-- <br><div dir="ltr"><div dir="ltr">Regards,<div>CLEATED Workshop organizers</div></div></div></div></div></div>