ｱｲﾋﾞｽ2014見てきた

雑記 機械学習

　もう先週の話だけど、怖いと評判？の第17回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014)に聞き専で全日程参加してきた。
単なるエンジニア風情がもったいない限り。

技術、研究寄りな真面目なレポートは会社で共有した。頑張った。
ここではWeb上のチラシの裏らしく、当時の気分をポエムしておく。

1日目: チュートリアル

統計・機械学習の基礎

  • CRPとIBPが計3スライドで説明されていて世の中の進歩を感じる。
  • セミパラのよい文献を講師の方に要求したところ、このへんが良いと教えてもらった

機械学習に基づく推薦システム

  • 以前参加した統数研のトピックモデル講座でも講師をされていた方。
  • ベイズ的行列分解の話はICML2008で結構古いが知らなかった。悔しい。
  • GP拡張カッコイイ。
  • ハザードモデル使う推薦はソシャゲの人が聞いたら喜びそう。

音声音響信号処理のための確率モデルと学習アルゴリズム

  • 音声そんなに詳しくないからこの話は全体の概観と道具立てをひと通り知れてすごい良かった
  • トラジェクトリHMM実装したくなった。
  • 補助関数法勉強したくなった。

Pythonによる機械学習プログラミング

  • 場慣れ感。
  • 各論へのリンク集が嬉しい。
  • 結構細かいノウハウも話されていて勉強になってしまった。

2日目 企画セッション1 離散アルゴリズムの機械学習応用

モンテカルロ木探索の理論と実践

  • 囲碁の盤面の評価関数作れた人は居ないんじゃないかな、という話が印象的。
  • 盤面の評価関数が不要というのは偉いという話。
  • ここでも多椀バンディット。
  • 細い一本道（勝ち筋が１つだけある）みたいなのに弱くて、将棋とかだと弱いというのは面白い。
  • A*とMCTSのゲームプレイにおける性格の違いが面白い

離散構造と離散分布

  • 途中からついていけなくなった。悔しい。
  • logicianに投げてみたら、資料をくれと言われた。うーむ。僕もほしいのだが。

大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法

  • LSHでなくてスケッチ技法っていうの？分野の違い？
  • 平易に説明しようという配慮がよく分かる感じで良かった。

招待講演：Deep convolutional network Neocognitron for visual pattern recognition

  • まさかのNeocognitron提唱者。
  • 歴史的経緯を聞けて楽しい。

招待講演：Deep learning: scaling and applications

  • Oxford / DeepMind っていうその所属は何なんだ。
  • 最初に福島先生への賛辞を述べておられてクールだって思った。
  • なんかもうDNNでなんでもいけるぜみたいな雰囲気。

3日目: 企画セッション2 学習理論

空間結合符号

  • 途中からついていけなくなった。また悔しい。
  • これは参考になりそうな資料が沢山あるようだ。

Wasserstein幾何とφ-正規分布族

  • 手書きカッコイイ。
  • もちろん途中からついていけなくなった。
  • 確率論屋さんにこの話を振ってみたところ、セドリック・ヴィラニ（だったと思う）の話を交えて面白おかしく話してもらえた。

多腕バンディット問題

  • 昔は農地への作付物の選択、新薬、新療法の検証という話は始めて聞いた

招待講演： Current and Future Trends in Computer Vision

  • 過去にこの辺の分野をかすったことがあるので楽しく聞けたように思う。
  • 会場の反響音で、ただでさえ低いヒアリング能力値が削られまくって良くわからない箇所が多かった。スライドがほしいと思った。

4日目：ビッグデータ利用の社会的側面

産業領域におけるデータ活用への期待と現状

情報保護の統計モデル

  • k-匿名化はきつすぎる（という表現をしていたかどうかは覚えてないが）というフレーズだけやたら印象に残ってる。
  • 聞いたこと無い分布がたくさん出てきた。

ゲノムプライバシの保護と個別化医療への展開

  • SNPsの話
  • ゲノムプライバシは個人だけの問題ではないという話
  • なりすまし、冤罪に使われるかもという観点は初めて聞いた
  • 質疑で学習器が個人情報の塊では、みたいな話をされていて、以前似たようなことを考えたことがあったので掘り下げたくなった。

企画セッション4 期外学習のウェブデータ及びマルチメディア活用

大規模言語データに基づく自然言語処理とその応用

クラウドソーシング・デマ・MOOC

  • 構造学習やってる人だと思ってた。
  • クラウドソーシングの品質保証という全く知らなかった分野。
  • 同じような枠組みで様々な話につながっていて興味深かった。
  • ビッグデータ大学

ウェブ上のユーザ行動の分析による消費インテリジェンス

  • ゼクシィが結婚する人の90%が読んでるという話にざわめく
  • 勝敗ネットワークという道具があることを知る。
  • 知識発見らしい事例もあり、夏にビーサンが売れる話っぽい部分もあり。

ポスターセッション

  • IBISの醍醐味（らしい）
  • 議論が白熱している感ある。
  • あっちこっち回ってコメントしまくってきた。
  • 回ったところもメモっておいたけどさすがにここには書けない。
  • 医療を対象にした応用がちらほらあって、大変興味をそそられた（もちろん寄った）
  • YahooはCold Startと戦い続けている。
  • ぐうの音も出ないわ、という感じのポスターが（見た中で）２つあった。すごい。
  • どのポスターも濃かった。