第18回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2015)

このページはしましまIBIS2015 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください.

11月25日 (水) :ワークショップ 第1日

オープニング

佐久間 淳 (筑波大)

企画セッション1:学習理論

大規模機械学習のための事例と特徴のセーフスクリーニング

竹内 一郎(名工大)

SVMの安全事例スクリーニング

高次交互作用モデルの安全事例スクリーニング

安全スクリーニング技術の応用

Fast Computation of Wasserstein Distances and Applications to Parameter Estimation

Marco Cuturi(京大)

非スパース性と高次元データの分類

青嶋 誠(筑波大)

招待講演1:Data analytics in industrial research: a personal retrospective

安倍 直樹(IBMワトソン研)

招待講演2:Modeling-based dataset retrieval

Samuel Kaski (Aalto University)

企画セッション2:博士課程学生招待講演

整数格子点上の劣モジュラ被覆に対する高速アルゴリズム(NIPS2015採択論文)

相馬 輔(東大)

能動学習による多関係データセットの構築(WWW2015採択論文)

梶野 洸 (東大)

11月26日 (木) :ワークショップ 第2日

企画セッション3:データ駆動型科学

マテリアルズインフォマティクスの現状と将来展望

田中 功(京大)

創薬分野における機械学習応用と情報科学への期待

奥野 恭史(京大)

産業連関分析が環境・資源政策に果たす役割

加河 茂美(九大)

招待講演3:理論研究とアルゴリズム機械学習・AI

河原林 健一(国立情報学研究所)

成果

産業界へのお願い → シリコンバレーであるようなエコシステムを作るために

11月27日 (金) :ワークショップ 第3日

企画セッション4:機械学習と組合せ最適化

グラフカット:2次劣モジュラ関数最小化でどこまでやれるか

石川 博(早大)

劣モジュラ関数最大化とその機械学習への応用

垣村 尚徳(東大)

劣モジュラ関数による構造と学習の橋渡し:構造正則化,確率的劣モジュラ

河原 吉伸(阪大)

11月28日 (土) :チュートリアル

確率的最適化から始める機械学習入門

鈴木 大慈

確率的最適化:大規模データを扱うために用いられることが多い

劣モジュラ最適化に基づく特徴選択と構造正則化入門

河原 吉伸

特徴選択劣モジュラ

劣モジュラ関数を用いた構造正則化

深層学習入門

岡谷 貴之

順伝播型NN

自己符号化器

畳み込みネット

再帰NN

応用

Take Home Message

多重検定法入門

瀬々 潤

FWERに基づく補正

FDRに基づく補正


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Last-modified: 2015-12-19 (土) 11:02:33