SVM等のカーネル法は，対象間のカーネル関数さえ適切に設定されれば， 非常に高い性能を実現できることが示されてきた．従来のカーネル法の研究に おいては，カーネルの設計後の議論が多く，カーネル設計の問題は後回しにさ れてきたと言えるが，最近Fisher Kernelの提案を端緒として，カーネル設計 の理論的な研究が活発になってきた．また音声認識，自然言語処理，生命情報 科学などの応用分野においても，独特の事前知識を生かしたカーネルの提案が 頻繁に行われている．本セッションでは，カーネル設計の理論と応用に関する 最新の研究成果をピックアップして紹介し，今後の可能性について議論したい と考えている．
指定講演者(予定):
現実のデータは，欠損がある，ラベルがないものがあるなど，不完全デー タであることが多い．さらに上位階層を考えると，モデル構造が未知であるこ とも不完全性を意味する．こうした不完全性を考慮することで，予測精度が良 くなる，あるいはデータの背後にある特徴を抽出することもできる．本セッショ ンでは，不完全データ問題の取り扱い法から，応用（WWWデータや生物情報デー タへの応用，など）の可能性を，応用情報処理，情報理論，統計学などの様々 な立場から議論する．
指定講演者(予定)：
CRM (Customer Relationship Management) やマーケティングなどの分 野を中心に，Web空間を対象にしたデータ・テキストマイニングである「Webマ イニング」の重要性が高まっている．それはWeb上に流通するコンテンツ，ロ グ，リンクなどといった多様なデータから有意義な情報を発見するために機械 学習技術が大いに発揮される場であるとともに，機械学習技術に新しいきっか けを生み出す問題の宝庫でもある．WebマイニングはWebコンテンツマイニング， Web構造マイニング，Web行動マイニングと分類される．本セッションではそれ ぞれのテーマについて最先端の研究をピックアップするとともに，特に要素技 術となる統計的自然言語処理の最新事情にもスポットをあて，本分野における 機械学習技術の可能性と今後の展開について議論する．
指定講演者(予定)：
＃講演題目は変更される可能性もあります．