Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático

La Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático ( ICML ) es una conferencia académica internacional sobre aprendizaje automático que se celebra anualmente desde 1980. ^{[ 1 ]} Es la más antigua y, junto con NeurIPS e ICLR , una de las tres conferencias principales de mayor impacto y prestigio en la investigación sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial . ^{[ 2 ]} Está organizada por la Sociedad Internacional de Aprendizaje Automático (IMLS). Las fechas exactas varían cada año, pero la fecha límite para la presentación de trabajos suele ser a finales de enero, y la conferencia se celebra generalmente en julio del año siguiente.

ICML comenzó como el Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático , celebrado por primera vez en la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh en julio de 1980 y organizado por Jaime Carbonell , Ryszard S. Michalski y Tom M. Mitchell . En 1993 se transformó en una serie completa de conferencias bajo el nombre actual, basándose en casi una década de talleres. Desde la década de 2010, sus actas se publican en acceso abierto en las Actas de Investigación en Aprendizaje Automático (PMLR), que surgieron de las Actas de Talleres y Conferencias de JMLR y fueron renombradas PMLR en 2015. ^{[ 1 ] [ 3 ]}

El ICML ha publicado numerosos artículos de investigación importantes que constituyen la base de la inteligencia artificial moderna. Algunos trabajos destacados incluyen el algoritmo de agrupamiento K-means mediante PCA del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (ICML 2004); la normalización por lotes de Google ; EfficientNet de Google Brain (ICML 2019); CLIP de OpenAI (ICML 2021) y Soft Actor-Critic de la UC Berkeley (ICML 2018).

El número de artículos enviados (y aceptados) ha aumentado drásticamente en 10 años; de 1037 (270) en 2015 a 12107 (3260) en 2025. Mientras tanto, la tasa de aceptación continúa promediando entre el 21 % (2020) y el 30 % (2024). ^{[ 4 ]} 2026 marcó un nuevo récord con 24 371 artículos enviados, más del doble que el año anterior. ^{[ 5 ]} Las presentaciones aceptadas se presentan en el sitio como pósteres ; además, las contribuciones particularmente destacadas se presentan oralmente o son designadas por un comité como "artículos destacados". En 2026, el 2,2 % de las contribuciones enviadas fueron designadas como "destacadas" y el 0,7 % adicionalmente como "orales". ^{[ 6 ] [ 7 ]}

El alcance de ICML abarca todo el campo del aprendizaje automático, con especial énfasis en el análisis teórico, la innovación algorítmica y el aprendizaje estadístico. En comparación con las otras dos grandes conferencias de aprendizaje automático, NeurIPS e ICLR , ICML tradicionalmente presenta más contenido sobre teoría del aprendizaje estadístico , aprendizaje por refuerzo y robótica , y teoría de la optimización . Sus actas anuales se publican en la revista de acceso abierto Proceedings of Machine Learning Research (PMLR).

ICML atrae a patrocinadores que buscan acceso a la investigación y al talento en aprendizaje automático. Empresas tecnológicas como Google , Microsoft , Amazon , Meta y Apple se encuentran entre los patrocinadores, publicando regularmente sus investigaciones y reclutando investigadores en la conferencia. Firmas financieras como Citadel Securities , Jane Street Capital y DE Shaw también suelen estar presentes en ICML.

• ICLR
• Revista de Investigación en Aprendizaje Automático
• Aprendizaje automático (revista)
• NeurIPS

• icml.cc Sitio web de ICML
• machinelearning.org Sitio web de la Sociedad Internacional de Aprendizaje Automático