チュートリアル講演

日時

11/10 (日), 10:00 – 11/11 (月), 12:00

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

招待講演

日時

11/12 (火), 13:30 – 15:30

講演者

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

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

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

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