プログラム

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電子情報通信学会の開催プログラム

日時

2012年11月7日(水) 09:20~18:00 2012年11月8日(木) 09:20~17:30 2012年11月9日(金) 09:30~17:30

会場

筑波大学 東京キャンパス文京校舎

プログラム

11月7日(水)

8:30

受付開始

9:20-9:30

開会挨拶

9:30-12:00

企画セッション: 学習理論のフロンティア

9:30- 10:40

鈴木 大慈
(東京大学)

統計的学習理論チュートリアル:基礎から応用まで

10:40-11:20

福水 健次
(統計数理研究所)

カーネル法の新しい展開 – その理論と方法 –

11:20-12:00

植野  剛
(科学技術振興機構)

確率推論による強化学習・確率最適制御

12:00-13:20

昼食

13:20-15:30

企画セッション: ビジネスと機械学習の接点

13:30-14:10

照井 伸彦
(東北大学)

ブランドに対する”飽き”の動的変化の個人別測定と製品・品揃え戦略

14:10-14:50

森 正弥
(楽天株式会社)

E-commerce企業におけるビッグデータへの挑戦と課題

‐機械学習への期待について‐

14:50-15:30

濱田 晃一
(株式会社ディー・エヌ・エー)

Mobageの大規模データマイニングと意思決定

15:30-18:00

ポスターセッション1

11月8日(木)

8:50

受付開始

9:20-12:10

企画セッション: ヘルスケアと機械学習

9:30-10:10

山西 芳裕
(九州大学)

医薬品の標的分子や副作用の予測における機械学習

10:10-10:50

牛場 潤一
(慶應義塾大学)

脳の学習と機械の学習—ブレイン・マシン・インターフェースで脳の可塑性を引き出すには?

10:50-11:30

白石 友一
(東京大学)

がんの病態,発病機序を理解するためのゲノム解析

11:30-12:10

小山 洋平
(理化学研究所)

蛍光計数分布からの生体分子結合状態の自動推定:複合ポアソン分布による定式化

12:10-13:30

昼食

13:30-15:00

特別招待講演

Jean Philippe Vert (Mines ParisTech/Institut Curie)

Learning with structured sparsity in computational biology

15:00-17:30

ポスターセッション2

18:30-21:00

ディスカッションと夕食会
(会場外・茗渓会館にて)

11月9日(金)

9:00

受付開始

9:30-11:40

企画セッション:  マルチメディアと機械学習

9:40-10:20

篠田 浩一
(東京工業大学)

コミュニケーションとしての映像とその検索

10:20-11:00

亀岡 弘和
(日本電信電話株式会社)

生成モデルアプローチによる音声音響信号処理

11:00-11:40

渡辺 太郎
(情報通信研究機構)

最適化問題としての機械翻訳

11:40-13:00

昼食

13:00-15:15

オーラルセッション

13:00-13:20

広瀬 俊亮
(SAS Institute Japan株式会社)

二次形式の大域的最適化によるクラスタリング
13:20-13:40

高畠 一哉, 赤穂 昭太郎(産業技術総合研究所)

新グラフィカルモデル「発火過程ネットワーク」 〜 学習が簡単な新モデル 〜

13:40-14:00

石黒 勝彦, 上田 修功, 澤田 宏
(日本電信電話株式会社)

サブセット無限関係モデル

14:00-14:20

清水 佳奈(産業技術総合研究所), 荒井 ひろみ(理化学研究所), 縫田 光司(産業技術総合研究所), 浜田 道昭(東京大学), 津田 宏治, 広川 貴次, 花岡 悟一郎(産業技術総合研究所), 佐久間 淳(筑波大学), 浅井 潔(東京大学)

化合物データベースの秘匿検索技術の開発

14:20-14:40

野村 行弘, 増谷 佳孝, 三木 聡一郎, 根本 充貴, 花岡 昇平, 吉川 健啓, 林 直人, 大友 邦
(東京大学医学部附属病院)

医用画像におけるコンピュータ支援検出/診断のための機械学習:遠隔読影環境による多施設臨床使用下での識別器の更新

 14:40-15:00

大野 健太, 海野 裕也, 岡野原 大輔, 比戸 将平
(株式会社プリファードインフラストラクチャー)

Jubatus: 大規模データ解析向け分散オンライン機械学習基盤

15:15-15:45

休憩

15:45-17:15

企画セッション: 気候変動問題に挑む機械学習

15:55-16:35

Claire Monteleoni
(George Washington University)

Climate Informatics: Recent Advances and Challenge Problems for Machine Learning in Climate Science

16:35-17:15

望月 崇
(海洋研究開発機構)

Toward quantifying and reducing uncertainty in decadal climate prediction

17:15-17:30

閉会の辞・諸連絡