Die International Conference on Machine Learning (ICML) ist eine jährliche akademische Konferenz, die das Gebiet des maschinellen Lernens abdeckt. Sie findet seit 1980 jedes Jahr statt und ist damit die am längsten bestehende Veranstaltung, die dieser Disziplin gewidmet ist. Die ICML wird von der International Machine Learning Society (IMLS) organisiert und gilt zusammen mit NeurIPS und ICLR weithin als eine der drei wichtigsten Konferenzen mit höchster Wirkung und Reputation in der Forschung zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Die genauen Termine variieren jährlich, wobei die Einreichungen von Papieren in der Regel Ende Januar fällig sind und die Konferenz im darauffolgenden Juli stattfindet.
Die ICML begann als International Workshop on Machine Learning und fand erstmals im Juli 1980 an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh statt. Sie wurde von Jaime Carbonell, Ryszard S. Michalski und Tom M. Mitchell organisiert. 1993 ging die Veranstaltung von einer Workshop-Reihe zu einer vollwertigen Konferenz unter ihrem heutigen Namen über. Seit den 2010er-Jahren werden die Tagungsbeiträge als Open Access in den Proceedings of Machine Learning Research (PMLR) veröffentlicht, die aus den JMLR Workshop and Conference Proceedings hervorgingen und 2015 in PMLR umbenannt wurden.
Wachstum und Wirkung
Die Konferenz hat zahlreiche grundlegende Arbeiten in der modernen KI veröffentlicht. Zu den wegweisenden Beiträgen, die auf der ICML präsentiert wurden, gehören K-Means-Clustering mittels PCA vom Lawrence Berkeley National Laboratory (2004), das Batch-Normalization-Papier von Google, EfficientNet von Google Brain (2019), CLIP von OpenAI (2021) und Soft Actor-Critic von UC Berkeley (2018). Diese Arbeiten haben Deep-Learning-Architekturen und Trainingsmethoden geprägt, die in der gesamten Branche eingesetzt werden.
Das Einreichungsvolumen ist im letzten Jahrzehnt exponentiell gewachsen. Die Zahl der Einreichungen stieg von 1.037 im Jahr 2015 auf 12.107 im Jahr 2025, während die Zahl der angenommenen Papiere im gleichen Zeitraum von 270 auf 3.260 anwuchs. Die Annahmequoten lagen stets zwischen etwa 21 Prozent (2020) und 30 Prozent (2024). Im Jahr 2026 stellte die Konferenz mit 24.371 eingereichten Papieren einen Rekord auf, mehr als doppelt so viele wie im Vorjahr. Davon wurden etwa 2,2 Prozent als Spotlight-Papiere und 0,7 Prozent als mündliche Präsentationen ausgewählt, während der Rest der angenommenen Einreichungen in Posterform präsentiert wurde. Eine jährliche Jury wählt den besten Beitrag für den Outstanding Paper Award, der früher als Best Paper Award bezeichnet wurde.
Umfang und Schwerpunkt
Die ICML deckt die gesamte Breite des maschinellen Lernens ab, mit besonderem Schwerpunkt auf theoretischer Analyse, algorithmischer Innovation und statistischem Lernen. Im Vergleich zu NeurIPS und ICLR bietet die ICML traditionell mehr Inhalte zu statistischer Lerntheorie, Reinforcement Learning, Robotik und Optimierungstheorie. Dieses besondere Profil zieht Forscher an, die sowohl an mathematischen Grundlagen als auch an praktischen Systemen arbeiten.
Die Präsenz der Industrie auf der ICML ist erheblich. Technologieunternehmen wie Google, Microsoft, Amazon, Meta und Apple sind regelmäßig unter den Sponsoren vertreten und nutzen die Konferenz, um Forschung zu veröffentlichen und Talente zu rekrutieren. Auch Finanzunternehmen wie Citadel Securities, Jane Street Capital und D.E. Shaw sind vor Ort stark vertreten. Die Konferenz dient als bedeutender Treffpunkt zwischen akademischer Forschung und industrieller Anwendung, an dem Fortschritte in Bereichen wie Deep Learning oft ihre erste groß angelegte Peer-Review erhalten.
Organisationsstruktur und Beziehungen
Die ICML wird unter der International Machine Learning Society organisiert, die auch die IMLS-Website betreut und die langfristige institutionelle Kontinuität der Konferenz unterstützt. Die Konferenz arbeitet mit angeschlossenen Zeitschriften zusammen, darunter das Journal of Machine Learning Research und die herausgegebene Machine-Learning-Zeitschrift, um Querveröffentlichungen und Archivverweise zu verwalten.
Seit ihrer Gründung in der Ära der akademischen Workshops bei Parc hat die ICML trotz ihrer Größe einen workshopartigen Sinn für kollegialen Austausch bewahrt. Mit über zwanzigtausend Einreichungen in den letzten Jahren entsendet das Organisationskomitee einen formal ausgewählten Begutachtungsprozess und standortweite Postersitzungen, um die Last zu bewältigen. Der Verlag der Konferenz, PMLR, bietet Open Access zu den Tagungsbänden und stellt sicher, dass veröffentlichte Arbeiten ein globales Publikum ohne Bezahlschranken erreichen. Ab 2026 hat die Konferenz eine kontinuierliche jährliche Veranstaltungsreihe an mehreren Orten in Nordamerika und Europa im rotierenden Format abgehalten.
Siehe auch
- NeurIPS
- ICLR
- Journal of Machine Learning Research
- Machine-Learning-Zeitschrift