ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
機械学習研究グループ T-PRIMAL (Tokyo PRobabilistic Inference and MAchine Learning)
[ English | Japanese ] 機械学習研究グループ T-PRIMAL (Tokyo PRobabilistic Inference and MAchine Learning) 趣旨 近年，NIPS, ICML, KDD, ICDMなど，いわゆる機械学習に関する 国際会議が大きな盛り上がりを見せています． しかし残念ながら，これらのトップレベルの国際会議における 日本人の発表件数はそれほど多くありません． さらに問題なのは，これらの国際会議に 論文を投稿する日本人そのものの数がそれほど多くないという事です． このような状況を鑑みた発起人一同は， 機械学習分野における日本人の存在感を高める事を目指して， 研究グループT-PRIMALを発足するに至りました． 機械学習の分野では，大学や企業の垣根を越えて 共同研究を行なうのが国際的な潮流です． 一方日本国内では，部署・研究室など
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