Symposium on Machine Learning for Anomaly Detection

异常检测机器学习研讨会

基本信息

项目摘要

This award supports participants in a two-day symposium on machine learning for anomaly detection to be held at Stanford University on May 22-23, 2004. The purpose of the symposium is to bring together researchers, students, and industrial practitioners from different application areas and let them report their recent results and discuss common concerns. A central aspect of the symposium are eleven invited talks given by established researchers whose work provides a good sampling of research using machine learning methods to detect anomalies across a variety of domains. The symposium fosters improved research in anomaly detection by exposing attendees to ideas from other fields, encouraging interaction and collaboration, and helping to identify common open problems. Dissemination plans include developing a website (http://cll.stanford.edu/symposia/anomaly/) with the speakers talks and relevant papers available for download, preparing a workshop report, and organizing a special journal issue devoted to machine learning approaches to anomaly detection. Finally, the symposium will contribute to increased understanding of methods for anomaly detection, which is becoming important in many areas such as public health monitoring, computer network security, and accounting fraud detection.
该奖项支持参与者参加将于2004年5月22日至23日在斯坦福大学举行的为期两天的机器学习异常检测研讨会。研讨会的目的是汇集来自不同应用领域的研究人员,学生和行业从业者,让他们报告他们最近的成果并讨论共同关心的问题。研讨会的一个核心方面是由知名研究人员提供的11个特邀演讲,他们的工作提供了一个很好的研究样本,使用机器学习方法来检测各个领域的异常。研讨会通过让与会者接触来自其他领域的想法,鼓励互动和合作,并帮助识别常见的开放问题,促进异常检测的改进研究。传播计划包括开发一个网站(http://cll.stanford.edu/symposia/anomaly/),提供演讲者的演讲和相关论文可供下载,编写一份研讨会报告,并组织一期专门讨论机器学习异常检测方法的特刊。最后,研讨会将有助于提高对异常检测方法的理解,这在公共卫生监测、计算机网络安全和会计欺诈检测等许多领域变得越来越重要。

项目成果

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