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情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) [schedule] [select]
専門委員長 杉山 将 (東大)
副委員長 神嶌 敏弘 (産総研), 津田 宏治 (東大)
幹事 岩田 具治 (NTT), 中村 篤祥 (北大)
幹事補佐 河原 吉伸 (阪大), 鈴木 大慈 (東工大)

日時 2022年 9月15日(木) 09:30 - 15:55
議題 機械学習一般 
会場名 慶應義塾大学 矢上キャンパス 
住所 〒223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉3-14-1
交通案内 日吉駅(東急東横線、東急目黒線/横浜市営地下鉄グリーンライン)徒歩15分
https://www.keio.ac.jp/ja/maps/yagami.html
著作権に
ついて
以下の論文すべての著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
参加費に
ついて
この開催は「技報完全電子化」研究会です.参加費(IBISML研究会)についてはこちらをご覧ください

9月15日(木) 午前  メカニズムデザインと効果検証
座長: 鈴村 真矢 (ヤフー)
09:30 - 11:15
(1) 09:30-09:35 オープニング, ご講演者の紹介
鈴村 真矢 (ヤフー株式会社)
(2) 09:35-10:25 [招待講演] 自然実験としての機械学習アルゴリズム
成田悠輔(イェール大学)
(概要) 近年、機械学習アルゴリズムを利用した意思決定が広がっている。そこで重要になるのが、新しく構築したアルゴリズムが行う意思決定の性能を事前に予測することである。本講演では、過去に使われたアルゴリズムが蓄積したデータを用いて、未知のアルゴリズムの性能を定量化する方法を提案する。この方法は幅広い問題設定に適用可能であり、価格設定・金融機関の審査のようなビジネスから、裁判の判決、データ駆動教育・医療、そして学校入試・労働市場設計やオークションなどの公共政策まで多岐にわたる。これらの例を見渡すことで、様々な社会制度・政策・ビジネスの評価・設計・予測を統一技術で行えることを示す。
(3) 10:25-11:15 [招待講演] オルタナティブデータ融合により社会経済の動向をいち早く捉える
和泉潔(東京大学)

※予定しておりました「不完全なデータ取得設定での因果効果推定について」星野崇宏 (慶大)はご都合によりキャンセルとなりました。
  11:15-11:20 休憩 ( 5分 )
9月15日(木) 午前  機械学習 1
座長: 石川 冬樹(NII)
11:20 - 12:10
(1) 11:20-11:45 Selection Bias Analysis in Online Advertising IBISML2022-32 Shinya SuzumuraHitoshi AbeShumpei OkuraYJ
(2) 11:45-12:10 知能進化のロードマップ ~ 複雑概念の正し方 ~ IBISML2022-33 得丸久文研究者
  12:10-13:10 休憩 ( 60分 )
9月15日(木) 午後  機械学習 2
座長: 中村 篤祥 (北大)
13:10 - 14:25
(3) 13:10-13:35 人物実写画を特定の漫画の画風に沿うように変換し画像を出力する技術のサーベイ IBISML2022-34 中島崇晴大北 剛九工大
(4) 13:35-14:00 2Dアニメーションのフレーム補間に関するサーベイ IBISML2022-35 河津水紀大北 剛九工大
(5) 14:00-14:25 決定木と深層ニューラルネットを用いた解釈可能な予測モデル IBISML2022-36 奥田 遼吉川友也STAIR
  14:25-14:40 休憩 ( 15分 )
9月15日(木) 午後  機械学習 3
座長: 杉山 麿人 (NII)
14:40 - 15:55
(6) 14:40-15:05 ニューラルネットワークの汎化誤差解析について IBISML2022-37 竹内純一九大)・村田 昇早大)・三村和史広島市大)・武石啓成飯田昌澄九大)・長岡浩司電通大
(7) 15:05-15:30 複数の参照解を利用したSafe Pattern Pruningにおける正則化パス計算の効率化 IBISML2022-38 吉田拓未名工大)・花田博幸理研)・中川和也鈴村真矢Onur Boyar岩田和樹名工大)・志村 駿田中優次名大)・烏山昌幸名工大)・田地宏一名大)・津田宏治東大/理研)・竹内一郎名大/理研
(8) 15:30-15:55 交絡の存在を許容するLiNGAMの一般化 ~ ICAと最短経路問題による定式化 ~ IBISML2022-39 鈴木 讓・○楊 天楽阪大

講演時間
一般講演発表 20 分 + 質疑応答 5 分

問合先と今後の予定
IBISML 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)   [今後の予定はこちら]
問合先 中村 篤祥 (北大)
E--mail: aisti 


Last modified: 2022-09-14 17:08:22


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