プログラム


全体スケジュール

時刻 11月10日(日) 11月11日(月) 11月12日(火) 11月13日(水)
9:00〜 チュートリアル受付開始 チュートリアル受付開始 ワークショップ受付開始 ワークショップ受付開始
10:00〜 チュートリアル 1
機械学習概要
チュートリアル 4
クラウドソーシング
企画セッション2
ディープラーニング
企画セッション3
脳・画像・ロボットと機械学習
12:00〜 昼食   昼食 昼食
ワークショップ受付開始(12:30〜)
13:30〜 チュートリアル 2
自然言語処理1
企画セッション1
パネル:ビッグデータ時代の機械学習研究

(〜16:45)
招待講演 企画セッション4
学習理論
15:30〜 休憩 ポスタープレビュー1
(〜16:30)
ポスタープレビュー2
(〜16:30)
16:00〜 チュートリアル 3
自然言語処理2
ポスター1 ポスター2
休憩
特別講演
(17:00〜17:30)
休憩

18:00〜
20:00

  懇親会

チュートリアル講演

日時

概要

本年のIBISワークショップでは,発表を中心としたセッションの前に,第2回IBISMLチュートリアル(有料)を行います.機械学習とその関連分野でご活躍されています,以下の4名の方々の講演を予定しています.

講演者

村田 昇 (早稲田大学) 機械学習概要
松本 裕治 (奈良先端科学技術大学院大学) 機械学習に基づく自然言語処理 ― 全体概要と教師つき学習
持橋 大地 (統計数理研究所) 機械学習に基づく自然言語処理 ― 教師なし学習と最近の話題
鹿島 久嗣 (東京大学) 機械学習とクラウドソーシング — 機械の知と人間の知の融合

招待講演

日時

11/12 (火), 13:30 – 15:30

講演者

Ruslan Salakhutdinov (University of Toronto) Recent Advances in Deep Learning: Learning Structured, Robust, and Multimodal Models
五十嵐 健夫 (東京大学) デザインのためのインタフェース

企画セッション:ビッグデータ時代の機械学習研究

日時

11/11 (月), 13:30 – 16:45

概要

大量のデータから新たな価値の創造を目指す「ビッグデータ」に関する研究が世界的なブームになりつつあり,日本でも産学官が連携した研究体制が構築されつつあります.このようなビッグデータ時代に,IBIS関連分野の研究者は今後どのような研究を行なっていくべきかを議論します.

講演者

上田 修功 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) ビッグデータ時代における機械学習研究の光と影
樋口 知之 (統計数理研究所) ビッグデータへの同床異夢
鷲尾 隆 (大阪大学) 岐路に立つ機械学習・データマイニング ー新しい展開に向けてー
喜連川 優 (国立情報学研究所・東京大学) 非機械学習屋から見たビッグデータ
中島 秀之 (はこだて未来大学) マルチエージェントシミュレーションの力
藤田 政之 (東京工業大学) システム制御と機械学習,そしてエネルギーマネジメントへ

企画セッション:ディープラーニング

日時

11/12 (火), 10:00 – 12:00

概要

近年,以前は難しいとされた多層のニューラルネットワークの学習が可能になり,様々な問題に応用されて従来手法を大きく上回る性能を達成したことで,高い注目を集めています.この背景には,新たな学習方法—-多層ネットワークのプレトレーニング等—-の開発や,計算機の性能向上,さらに大規模な学習データの用意が可能になったことなど,複数の要因が挙げられます.しかし,なぜプレトレーニングが有効なのか,あるいはなぜネットワークが多層であると良いのかなど,本質的な疑問はいくつも残されたままです.本セッションでは,画像認識,音声認識,自然言語処理の3つの分野の研究者が講演し,各分野の研究状況を紹介するとともに,これらの残された問題を整理し,今後の研究の方向を見据えます.

講演者

岡谷 貴之 (東北大学) 画像認識分野でのディープラーニングの研究動向
久保 陽太郎 (NTT コミュニケーション科学基礎研究所) 音声認識分野における深層学習技術の研究動向
渡邉 陽太郎 (東北大学) 自然言語処理分野におけるディープラーニングの現状

企画セッション:脳・画像・ロボットと機械学習

日時

11/13 (水), 10:00 – 12:00

概要

本セッションでは脳,画像,ロボットといったアプリケーション側からみた機械学習に関わる幅広いトピックを扱います.具体的には,脳情報からの画像のデコーディング,大規模画像を用いた画像認識のトレンド,ロボットによる環境認識を解説し,これらの分野で必要とされるIBIS関連の技術とは何かを紹介します.

講演者

原田 達也 (東京大学) 大規模データを用いた画像の識別と言語記述
加賀美 聡 (産業技術総合研究所) 人と環境の理解に基づくロボットの自律知能
神谷 之康 (ATR 脳情報研究所) 機械学習を使って脳から夢の内容を解読する

企画セッション:学習理論

日時

11/13 (水), 13:30 – 15:20

概要

機械学習分野においては,手法の高度化が進む中で,学習アルゴリズムの理論的な裏付けがますます重要になっています.しかしながら,基盤となる理論は統計学・最適化・情報理論など多分野にまたがり,研究者でも専門外の分野について理解するのは難しくなってきました.本セッションでは,MCMC法・サンプリングや変分ベイズ,オンライン予測といった学習理論・周辺分野の研究者が近年の理論的成果を解説し,コミュニティ内の共通理解を図るとともに,新たな視点を得る事を目指します.

講演者

中島 伸一 (ニコン光技術研究所) 変分ベイズ学習理論の研究動向
来嶋 秀治 (九州大学) 確率と計算
畑埜 晃平 (九州大学) 離散構造のオンライン予測