第23回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020) †このページはしましまが IBIS2020 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23日(月祝):チュートリアル †深層強化学習入門 †内部 英治 (株式会社国際電気通信基礎技術研究所)
バンディットアルゴリズム・ベイズ最適化入門 †飯塚 修平 (外資系 IT 企業勤務)
kaggle・実践データ解析入門 [動画, 資料] †大越 拓実 (Rist)
統計的因果探索入門 †前田 高志ニコラス (理化学研究所)
企画セッション1:学習理論 : 2020/11/24 14:30 – 16:30 @ [ウェビナー] †二反田 篤史 (東大/AIP/さきがけ)・唐木田 亮 (産総研) 無限次元勾配ランジュバン動力学による深層学習の最適化と汎化誤差解析 [動画, 資料] †鈴木 大慈 (東京大学/理研AIP)
積分幾何学に基づくニューラルネットのパラメータ分布再考 †園田 翔 (理研AIP)
機械学習におけるカーネル法とガウス過程の等価性・関係性について [動画非公開, 資料公開予定] †金川 元信 (Eurecom)
11月25日(水):ワークショップ2日目 †企画セッション2:機械学習応用のフロンティア †牛久 祥孝 (オムロンサイニックエックス/Ridge-i)・上田 隼也 (Mercari) 機械学習を使ったデジタル・ファブリケーションのためのデザイン支援 †梅谷 信行 (東京大学)
マルチモーダルデータを用いた革新的情報協働栽培への期待 †峰野 博史 (静岡大学)
土木工学分野におけるデータ科学手法への期待と応用事例 [動画公開予定, 資料] †宮本 崇 (山梨大学)
招待講演2:Quantifying Problems with Shapley Values as a Way of Explaining Model Behavior †Suresh Venkatasubramanian
11月26日(木):ワークショップ3日目 †企画セッション3:機械学習の信頼性 †原 聡 (阪大) 深層学習における判断根拠の視覚的説明と活用 †山下 隆義 (中部大学)
Adversarial attack / defenseの紹介とその近年の展開 †都竹 雄介 (Preferred Networks, Inc.)
深層生成モデルによるメディア生成とフェイク検知 †山岸 順一 (国立情報学研究所)
グラフとアルゴリズム †河瀬 康志 (東大) グラフにおける組合せ最適化 ―マッチング・最短経路― †山口 勇太郎 (九州大学)
密グラフ抽出に対する最適化モデルとアルゴリズム †宮内 敦史 (東京大学)
11月26日(木):ワークショップ3日目 †企画セッション3:機械学習の信頼性 †原 聡 (阪大) 深層学習における判断根拠の視覚的説明と活用 †山下 隆義 (中部大学)
Adversarial attack / defenseの紹介とその近年の展開 †都竹 雄介 (Preferred Networks, Inc.)
深層生成モデルによるメディア生成とフェイク検知 †山岸 順一 (国立情報学研究所)
グラフとアルゴリズム †河瀬 康志 (東大) グラフにおける組合せ最適化 ―マッチング・最短経路― †山口 勇太郎 (九州大学)
密グラフ抽出に対する最適化モデルとアルゴリズム †宮内 敦史 (東京大学) |