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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が 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
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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