[PRNewswire] KDD 2021 데이터 사이언스 학회, 2021년 8월 14~18일 개최 예정

-- ACM SIGKDD 2021 혁신, 서비스 및 라이징 스타 어워드 수상 후보자 추천 가능

-- 최대 규모 인터내셔널 데이터 사이언스 학회, 최신 지식 발견 및 데이터 마이닝 선보일 예정

(싱가포르 2021년 4월 15일 PRNewswire=연합뉴스) ACM(Association for Computing Machinery)[https://www.acm.org/membership/membership-options?gclid=CjwKCAjwwtTmBRBqEiwA-b6c_3csJ6-zBWZ454pojyL46Rynkm7L3611y_TOEGnHMPYDV2dDmWGeCBoCSL8QAvD_BwE ]의 SIGKDD(Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining)가 금일 ACM의 대표 학회인 KDD 2021[https://kdd.org/kdd2021/ ]가 8월 14~18일에 가상으로 개최될 예정이라고 발표했다. 최고의 학제 간 데이터 사이언스 학회인 KDD 2021에서는 데이터 사이언스, 머신 러닝, 빅데이터, 및 인공지능 분야의 연구자와 실무자가 모여 미래 혁신에 박차를 가할 예정이다. 학회에서 발표될 ACM SIGKDD의 연례 수상 후보들은 5월 1일까지 추천을 받고 있다. 올해에는 싱가포르 외에서 학회 주최자들은 참여자들의 다양한 지역을 아우를 수 있도록 주요 내용을 8시간 간격으로 두 번 제공하며 다양한 시간대에 따라 형평성을 맞출 예정이다.

"SIGKDD 운영 위원회는 싱가포르 최고의 컴퓨터 사이언스 인재들을 올해 가상 행사에 모시게 되어 영광입니다."라고 SIGKDD의 운영 위원회의 총무 겸 회계 담당자인 마이클 젤러(Michael Zeller)가 말했다. 이어 그는 "우리 자원 주최 위원회는 매년 우수한 학회를 개최를 지속하여, 우리 커뮤니티가 한자리에 모여 서로에게 배우며 데이터 마이닝의 미래 연구와 산업 응용에 대한 정보를 공유할 기회를 만들 과제를 극복하고 있습니다."라고 말했다.

뛰어난 데이터 사이언스 실무자들이 매년 학회에서 영광스러운 SIGKDD혁신, 서비스, 및 라이징 스타 어워드를 수상한다. 혁신 및 서비스 어워드는 지식 발견 및 데이터 마이닝 분야에서 지속적인 영향을 가진 기술 혁신을 이뤄낸 개인 혹은 협업 그룹 및 해당 분야에 상당한 전문 서비스 기여를 한 개인 혹은 그룹의 공로를 인정한다. 2020년에 시작한 라이징 스타 어워드는 현 SIGKDD 연구원들이 경력을 쌓도록 지원하며, 수상자는 박사과정 수료 후 첫 5년 이내에 연구 실적을 기준으로 선정된다. 후보 추천[https://www.kdd.org/News/view/call-for-nominations-acm-sigkdd-2021-innovation-service-and-rising-star-awa ]은 5월 1일까지 받고 있다.

가장 대규모로 오래 운영된 데이터 마이닝 학회인 KDD는 다양한 위원회의 의장 역할을 하는 자원자들로 구성된 팀이 운영한다. 2021년 총괄 공동 의장은 싱가포르 경영대학원의 부교수 페이다 주(Feida Zhu), 싱가포르 국립대 컴퓨터 과학대학원의 컴퓨터 과학과 석좌교수 벵 친 오오이(Beng Chin Ooi)와 난양 기술 대학교의 컴퓨터 과학 및 공학 대학원의 총장 겸 교수인 먀오 천 옌(Miao Chun Yan)이다. 주(Zhu) 교수는 싱가포르 경영대학원의 컴퓨터 정보 대학원에서 거대 기업들과 아울러 두 개의 주요 데이터 분석 공동 연구소의 설립 이사이다. 데이터 마이닝, 머신 러닝, 블록체인 및 데이터 자산에 대한 그의 연구는 비즈니스, 금융 및 소비자 혁신에 대한 응용에 강점을 두며, 그가 KDD 2021 운영 위원회에서 리더십 역할을 하도록 이끌었다.

"KDD는 빅데이터와 데이터 사이언스 응용에 초점을 둔 유일한 전문가 학술 학회입니다."라고 주교수가 말했다. 이어 그는 "모든 참가자의 접근성과 참여를 높이기를 바라며, KDD 2020에서 배운 지식을 올해 디지털 회의인 우리의 첫 번째 가상 학회에서 응용하게 되어 기쁩니다."라고 말했다. 특히 올해 KDD는 등록 참가자들이 실제 학회 한 달 전 발표 PPT와 영상 및 허용된 논문을 미리 열람할 수 있도록 하고, KDD 2021 가상 플랫폼에서 저자와 교류할 수 있도록 했다. KDD 2021에서는 세계 유명 기조연설자 및 초청 산업 담화 목록 외에도, 다양한 주제로 구성된 스케줄, 40여 개 이상의 워크숍, 강좌 및 EDI(Equity, Diversity and Inclusion) 행사로 구성되어 있다.

명성 있는 KDD 컵은 현재 참가자들에게 공개되었으며, 다중 데이터 세트 시계열 이상 탐지[https://compete.hexagon-ml.com/practice/competition/39/ ] 대회, OGB 대형 그래프 머신러닝 챌린지[https://ogb.stanford.edu/kddcup2021/ ] 및 도시 두뇌 챌린지[http://www.yunqiacademy.org/poster ] 등으로 구성된다. 수상자는 6월 15일 발표될 예정이다.

KDD 2021에 대한 더 많은 정보는 https://www.kdd.org/kdd2021/에서 확인할 수 있습니다.

ACM SIGKDD 정보:

ACM은 과학의 진보와 지식의 발견 및 데이터 마이닝에 전념하는 연구자와 전문가들로 구성된 선도적인 세계 최고의 전문 기구입니다. SIG는 ACM의 지식 발견 및 데이터 마이닝의 특화분과(Special Interest Group, SIG)입니다. 매년 개최되는 지식 발견 및 데이터 마이닝 KDD 국제 학회는 데이터 마이닝, 데이터 사이언스 및 분석 분야의 우수한 학제 간 콘퍼런스입니다.

KDD 2021에 대한 자세한 정보는 https://www.kdd.org/kdd2021/을 참조하십시오.

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출처: ACM SIGKDD

KDD 2021 Data Science Conference Will Convene Aug. 14 - 18, 2021

Nominations Now Open for ACM SIGKDD 2021 Innovation, Service and Rising Star Awards

Largest International Data Science Conference Will Showcase the Latest in Knowledge Discover and Data Mining

SINGAPORE, April 14, 2021 /PRNewswire/ -- The Association for Computing Machinery [https://www.acm.org/membership/membership-options?gclid=CjwKCAjwwtTmBRBqEiwA-b6c_3csJ6-zBWZ454pojyL46Rynkm7L3611y_TOEGnHMPYDV2dDmWGeCBoCSL8QAvD_BwE ] (ACM) Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) today announced KDD 2021 [https://kdd.org/kdd2021/ ], the group's flagship conference, will take place virtually Aug. 14-18. The premier interdisciplinary data science conference, KDD 2021 will bring together researchers and practitioners from data science, machine learning, big data and artificial intelligence to fuel the innovation of tomorrow. Nominations for the annual ACM SIGKDD awards, which will be announced at the conference, are being accepted now through May 1. Based out of Singapore this year, conference organizers are focusing on equity across time zones - offering key content twice, on eight-hour intervals, to cover a multitude of attendee locations.

"The SIGKDD executive committee is honored to have some Singapore's finest computer science minds leading this year's virtual event," said Michael Zeller, secretary and treasurer of the executive committee of SIGKDD. "Our volunteer organizing committee continues to deliver an excellent conference year after year, overcoming challenges to create an opportunity for our community to gather and learn from each other to inform the future of research and industry applications for data mining."

Each year, outstanding data science practitioners are honored during the conference with SIGKDD Innovation, Service and Rising Star Awards. The Innovation and Service Awards recognize an individual or group of collaborators whose technical innovations in the field of knowledge discovery and data mining have had a lasting impact, and an individual or group whose professional services contributions to the field are remarkable. Launched in 2020, the Rising Star Award aims to promote current SIGKDD researchers as the build their careers, and the honoree is selected based on their whole body of work in the first five years following completion of the Ph.D. Nominations [https://www.kdd.org/News/view/call-for-nominations-acm-sigkdd-2021-innovation-service-and-rising-star-awa ] are being accepted now through May 1.

The largest and longest running data mining conference, KDD is managed by a team of volunteers who serve as chairs for the various committees. 2021 general co-chairs are Feida Zhu, associate professor at Singapore Management University; Beng Chin Ooi, distinguished professor in the department of computer science, School of Computing at National University of Singapore; and Miao Chun Yan, chair and professor of the School of Computer Science and Engineering at Nanyang Technology University. Zhu is a founding director of two major data analytics joint labs with industrial giants at the School of Computing and Information Systems at Singapore Management University. His research in data mining, machine learning, blockchain and data asset, with emphasis on their application to business, financial and consumer innovation lends itself well to his leadership role on the KDD 2021 organizing committee.

"KDD is one of the only academic conferences of this caliber to also focus on the applications for big data and data science," said Zhu. "I'm excited to apply the lessons we learned at KDD 2020, our first fully virtual conference, to this year's digital gathering as we seek to increase accessibility and engagement for all participants. In particular, this year's KDD will allow registered participants to access accepted papers together with their presentation slides and videos one month before the actual conference, and interact with authors on KDD 2021 virtual platforms. Besides a list of world-renowned keynote speakers and invited industrial talks, KDD 2021 will also feature a variety of theme days, over 40 workshops, tutorials and "Equity, Diversity and Inclusion (EDI)" events."

The renowned KDD Cup is now open to competitors and includes a multi-dataset time series anomaly detection [https://compete.hexagon-ml.com/practice/competition/39/ ] contest, OGB large-scale graph ML [https://ogb.stanford.edu/kddcup2021/ ] challenge, and the city brain challenge [http://www.yunqiacademy.org/poster ]. The winner will be announced June 15.

For more information about KDD 2021, visit https://www.kdd.org/kdd2021/.

About ACM SIGKDD:

ACM is the premier global professional organization for researchers and professionals dedicated to the advancement of the science and practice of knowledge discovery and data mining. SIG is ACM's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining. The annual KDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining is the premier interdisciplinary conference for data mining, data science and analytics.

For more information on KDD 2021, please visit: https://www.kdd.org/kdd2021/

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Source: ACM SIGKDD

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(끝)

출처 : PRNewswire 보도자료