第4回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2001)

論文募集

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(a) 募集要項

一般セッション(英語，日本語両方可)
 オリジナルな論文はもちろん，その分野のサーベイ的論文で他分野の参加者との意見交換のベースとなるものも歓迎します.
[投稿対象分野]

  1. 知識情報処理における統計的推測(モデル選択規準，ベイズ推定，予測理論， 情報幾何学，ユニバーサル符号化 等)
  2. 機械学習
  3. 学習理論
  4. 統計力学的学習
  5. 計算量統計学
  6. 複雑さの理論(Kolmogorov Complexity，Stochastic Complexity 等)
  7. 各種表現系(ニューラルネット，ベイジアンネット，Graphical Model 等)
  8. 進化アナロジーによる最適化・学習
  9. 応用(パターン認識，画像処理・理解，自然言語処理， ロボティクス，データマイニング，金融工学，時系列解析，生体情報処理 等)
  10. その他，学習に関係する情報処理や統計的手法の理論や応用


特別セッション１：　「データ・テキストマイニングにおける統計的モデリングの実際」
　（オーガナイザ: 竹内 純一(NEC), 山西 健司(NEC)）
〜企画趣旨〜
大量のデータの中から価値ある知識を発見するための技術として，データマイ ニング・テキストマイニング技術が急速な勢いで発展しています．このようなマイニング技術は回帰分析，数量化理論，モデル選択など従来の統計学や情報理論の手法に負うことが多い．しかし，昨今のデータは大量かつ複雑になって きており，マイニングの目的も顧客管理や不正検出など多岐に渡るため，必ずしも既存手法の単純な当てはめだけでは対処できるとは限りません．むしろマ イニングの立場から見て有効な統計手法，情報論的手法が新たに発見され，整理されるだろうという見方もできます．そこで，現実にマイニングを行う上で の有効性，特にscalability, complexity, readability等の視点から，統計的モデリングと学習アルゴリズムについて実例を通じて議論することを目的に本セッションを企画します．例えば，

  1. CRM向け顧客分析
  2. POSデータからの売筋分析
  3. コールセンターでの情報分析
  4. web情報からの知識発見
  5. ネットワーク不正侵入検出
  6. トレンド発見
  7. アンケート分析
  8. テキストの自動indexing

といった問題が議論の対象となります．

特別セッション２：　「Combining Predictors」
　（オーガナイザ： 春野 雅彦(ERATO)，向内隆文(NTT) ）
　〜企画趣旨〜
　近年，boostingやbaggingなど複数の予測器の組み合わせで精度を向上させる手法はその理論的理解が飛躍的に進歩したのみならず，実世界の問題に適用さ
　れ大きなインパクトを与え始めています．本特別セッションは上記の手法に留まらず，

などの複数の予測器を組み合わせる手法に関する理論的，アルゴリズム的研究，及びこれらの手法の実問題への適用に関する応用研究を広く募集し，それぞれの違いや共通点からcombining predictorsの現状ならびに今後の展開について議論する場とします．なお，本セッションでは外国人招待講演も検討しています．その場合にはセッションでの発表，議論は英語で行います．
　[対象論文]

  1. Boosting
  2. Bagging
  3. Mixtures of experts
  4. Neural network ensembles
  5. Bayesian mixture predictionなどの理論的解析
  6. アルゴリムに関する論文
  7. ならびにそれらの実用的な問題への応用に関する論文

一般セッション・特別セッションとも応募論文は情報理論，統計学，統計物理学等に基づく客観的な評価を基本とした上記分野の理論的研究あるいは実験的研究に関するものを特に奨励致します．一般セッションは口頭発表とポスター発表の二つの形式で行われます．

(b) 応募方法

(c) スケジュール

論文応募締切：平成１３年４月13日(金)　必着
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採否通知：平成１３年５月21日(月)
カメラレディ原稿締切：平成１３年６月１8日(月)