高濱君（M1）の発表「漸進比較法によるランキング推定」が学生優秀賞と大会優秀賞（インタラクティブ発表部門）のダブル受賞、梶野君（東大D3）の発表「クラウドソーシングにおけるプライバシ保護タスク割り当て」が人工知能学会 全国大会優秀賞を受賞しました

クラウドソーシングを利用したオープンデータの電子化についての下記の論文が 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)に採択されました：
Satoshi Oyama, Yukino Baba, Ikki Ohmukai, Hiroaki Dokoshi, Hisashi Kashima.
From One Star to Three Stars: Upgrading Legacy Open Data Using Crowdsourcing.
In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), Paris, France, 2015.

機械学習に関する下記のセミナーを開催いたします。

講演題目： ベイズ的最適化(Bayesian Optimization)の基礎と応用
講演者： 佐藤 一誠 氏（東京大学）
日時・場所 ： 2015/7/22（水） 13:00-14:30 於 京都大学 吉田キャンパス 総合研究7号館 講義室2
概要：
ベイズ的最適化とは、入力から出力を得るコストが高いブラックボックス関数を効率的に最適化する手法の総称である。高コストなブラックボックス関数に対して、少ない入力のステップでより最適化な出力を得ることを目的とする。例えば化学実験において、ある実験設定を入力として、得られた化合物の良し悪しが数値的に計測可能な場合に、より良い実験設定を探索する問題は、ベイズ的最適化の１つの応用例となる。
　近年、機械学習アルゴリズムの複雑化にともない、機械学習アルゴリズムの実験設定も複雑化しており、ベイズ的最適化によって機械学習の実験を効率化する研究が注目を集めている。例えば、word2vecに代表される単語のベクトル表現学習では、ベクトルの次元、窓幅、負例サンプリング分布のパラメータ、負例数、学習率などさまざまな実験設定があり、これらの効果的な実験設定を効率的に探索する必要がある。
　本講演では、ベイズ的最適化の基礎事項としてガウス過程の基礎から説明を行い、ベイズ的最適化の入門から応用まで説明する。

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データ解析に関する下記のセミナーを開催いたします。

日時： 7/17(金) 14:00-15:30
場所： 総合研究7号館 講義室1 (1階)
講演タイトル：データを価値化する解析プロセスの俯瞰と効率化
講演者：近藤 康一朗 氏（株式会社電通 データサイエンティスト）
概要：
データ収集、集計、解析、レポーティング/コンサルティングなど、データを価値化
するプロセスを具体的なケース事例と共に紹介します。
各プロセスにおける初心者向けの学習方法、先端技術、効率化の手段をご紹介しま
す。
また、講演者の実業務をもとにマーケティング業界におけるデータ・サイエンティス
トのキャリアについても解説を行います。
発表資料：http://www.slideshare.net/koichirokondo/ss-50652353

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材料の物性予測についての下記の論文が IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC)に採択されました：Jiuding Duan, Atsuto Seko, Hisashi Kashima.
Quantum Energy Prediction Using Graph Kernel.
In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC), Hong Kong, China, 2015.

5月30日より函館で開催される2015年度 人工知能学会全国大会（第29回）で当研究室から6件の研究発表を行います。

また、オーガナイズドセッション「ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング」を開催します。

PAKDD 2015 で「Crowdsourcing for Big Data Analytics」と題したチュートリアルを行いました

バングラデシュの予防医療支援への機械学習応用の論文がKDD 2015に採択されました：

Yukino Baba, Hisashi Kashima, Yasunobu Nohara, Eiko Kai, Partha Ghosh, Rafiqul Islam, Ashir Ahmed, Masahiro Kuroda, Sozo Inoue, Tatsuo Hiramatsu, Michio Kimura, Shuji Shimizu, Kunihisa Kobayashi, Koji Tsuda, Masashi Sugiyama, Mathieu Blondel, Naonori Ueda, Masaru Kitsuregawa, Naoki Nakashima. Predictive Approaches for Low-cost Preventive Medicine Program in Developing Countries. In Proc. 21st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2015.

特定研究員を1名募集しています。

講演者：坪井 祐太 氏 （日本IBM東京基礎研究所）
日時・場所 ： 2015/3/16（月） 16:00-17:00 於 京都大学 吉田キャンパス 総合研究7号館 講義室1
概要：
自然言語処理でもディープラーニングが盛り上がり始めています。
画像・音声処理と自然言語処理の違いや、最近進展のあったRNNに基づく手法など
最先端の手法をご紹介します。

公開セミナーですのでご自由にご参加ください．
詳細はこちらをご確認ください．

2014/11/28， 14:45～16:00に「テンソル分解を用いた大規模実データからの異常検知の試み」というタイトルで丸橋弘治 氏 （株式会社富士通研究所 ナレッジプラットフォーム研究部）にご講演いただきます．
公開セミナーですのでご自由にご参加ください．

詳細はこちらをご確認ください．