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Veuillez rédiger un appel à communications pour une conférence académique sur l'apprentissage automatique, ICML 2023
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Appel à communications : ICML 2023

La 40e Conférence internationale sur l'apprentissage automatique (ICML 2023) se tiendra à [Lieu] du [Date 1] au [Date 2] 2023, et est prévue comme une conférence en personne avec des éléments virtuels. En plus des sessions principales de la conférence, celle-ci comprendra également une exposition, des tutoriels et des ateliers. Veuillez soumettre vos propositions aux responsables appropriés.

Nous invitons les soumissions d'articles sur tous les sujets liés à l'apprentissage automatique pour les actes de la conférence principale. Tous les articles seront examinés dans le cadre d'un processus en double aveugle et les articles acceptés seront présentés lors de la conférence. Comme l'année dernière, les articles doivent être préparés et soumis sous la forme d'un seul fichier : 8 pages pour le texte principal, avec un nombre de pages illimité pour les références et l'annexe. Il n'y aura pas de date limite distincte pour la soumission de matériel supplémentaire. De plus, nous exigeons que, sauf circonstances exceptionnelles (telles que des problèmes de visa), lors de l'acceptation de leurs articles, au moins l'un des auteurs assiste à la conférence en personne.

Les sujets d'intérêt comprennent (mais ne se limitent pas à) :

* Apprentissage automatique général (apprentissage actif, regroupement, apprentissage en ligne, classement, apprentissage par renforcement, apprentissage supervisé, semi-supervisé et auto-supervisé, analyse de séries temporelles, etc.)
* Apprentissage profond (architectures, modèles génératifs, apprentissage par renforcement profond, etc.)
* Théorie de l'apprentissage (bandits, théorie des jeux, théorie de l'apprentissage statistique, etc.)
* Optimisation (optimisation convexe et non convexe, méthodes matricielles/tensorielles, stochastique, en ligne, non lisse, composite, etc.)
* Inférence probabiliste (méthodes bayésiennes, modèles graphiques, méthodes de Monte Carlo, etc.)
* Apprentissage automatique fiable (responsabilité, causalité, équité, confidentialité, robustesse, etc.)
* Applications (biologie computationnelle, crowdsourcing, santé, neurosciences, bien social, sciences du climat, etc.)

Dates importantes :

Date limite de soumission : [Date et heure].
Notification d'acceptation : [Date et heure].
Dates de la conférence : [Date et heure].

Directives de soumission :

Examen en double aveugle :
Toutes les soumissions doivent être anonymisées et ne peuvent contenir aucune information ayant l'intention ou la conséquence de violer la politique d'examen en double aveugle, y compris (mais sans s'y limiter) la citation d'œuvres antérieures des auteurs ou le partage de liens de manière à pouvoir déduire l'identité ou l'institution d'un auteur, des actions révélant l'identité des auteurs aux évaluateurs potentiels.

Les auteurs sont autorisés à publier des versions de leur travail sur des serveurs de prépublication tels que arXiv. Ils sont également autorisés à donner des exposés à des auditoires restreints sur le(s) travail(s) soumis à ICML pendant l'examen. Si vous avez publié ou prévoyez de publier une version non anonymisée de votre article en ligne avant que les décisions d'ICML ne soient prises, la version soumise ne doit pas faire référence à la version non anonymisée.

ICML déconseille fortement de faire de la publicité pour la prépublication sur les médias sociaux ou dans la presse pendant la soumission à ICML. En aucun cas, votre travail ne doit être explicitement identifié comme une soumission à ICML à tout moment pendant la période d'examen, c'est-à-dire depuis le moment où vous soumettez l'article jusqu'à la communication des décisions d'acceptation/refus.

Double soumission :
Il n'est pas approprié de soumettre des articles iden