データマイニング分野の国際会議KDD2016の会議参加報告・論文紹介ならびに今後の研究へ向けたディスカッションを行う、KDD2016勉強会を開催します。東京会場と相互に中継して開催します。詳細はhttp://www.ml.ist.i.kyoto-u.ac.jp/kdd2016勉強会をご参照ください。

医療情報処理に関する下記のセミナーを開催いたします。

講演題目：情報処理の医療応用の可能性
講演者： 荒牧 英治 氏（奈良先端科学技術大学院大学）
日時・場所： 2016/6/29（水） 13:30-14:30 於 京都大学 吉田キャンパス 総合研究7号館 講義室3

概要： ビッグデータ，人工知能，ディープラーニング，さまざまな情報技術の波が医療を革新しつつある．新しい技術によって，どのようなことが可能になりつつあるのか，言語処理技術を中心に，認知症，感染症，副作用といった医療応用事例を紹介する．

講演者プロフィール： 2000年京都大学総合人間学部卒業．2002年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了．2005年東京大学大学院情報理工系研究科博士課程修了．博士（情報理工学）． 2005年東京大学医学部附属病院特任助教，2008年東京大学知の構造化センター特任講師，2011年京都大学デザイン学ユニット特定准教授を経て,奈良先端科学技術大学院大学特任准教授．医療情報学，自然言語処理の研究に従事．

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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： 高階結合正則化と機械学習諸問題への応用
講演者： 竹内 孝 氏（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）
日時・場所： 2015/12/28（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： 機械学習の問題では、特徴量のグループ（例えば、同じ意味を持つ単語、同じジャンルの音楽など）が事前知識として得られる場合がある。ある問題において、グループに属する特徴量が同じ働きをするならば、これらの特徴量のパラメタは同一の真値を持つと仮定できる。しかし、既存の正則化（Fused LASSOやGroup LASSO等)では前述の仮定を表現できない。

本講演では、構造正則化の1つとして、特徴量のグループをハイパーグラフとして利用しパラメタの推定量を平滑化する高階結合正則化、および高階結合正則化項の劣モジュラ性を利用し正則化項を最小化するO(nlogn)の近接法を提案する。数値実験として、線形回帰問題に提案法と既存の正則化を適応した場合の汎化性能比較結果を示す。また、最新の研究トピックとして、マルチタスクラーニングへの構造正則化の応用や、時空間データ解析における低ランクなテンソル補完問題への構造正則化の導入、平均近接法を用いた非負行列因子分解法などを紹介する。

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クラウドソーシングに関する下記のセミナーを開催いたします。

講演題目： クラウドソーシング・コンピュータビジョン・ストリートビューを用いた歩道のアクセシビリティデータの収集手法
講演者： 原 航太郎 氏（University of Maryland, College Park）
日時・場所： 2016/1/7（木） 16:00-17:30 於 京都大学 吉田キャンパス 総合研究8号館 講義室1
概要： 歩道と車道の間のスロープ（縁石ランプ）の欠如など、整備の行き届いていない劣悪な歩道環境は歩行障害がある方の生活に支障をきたします。アメリカでは歩道などの公共の場が全ての人にとってアクセシブル（バリアフリー）であるよう法令（＊）で義務付けられているにもかかわらず、多くの地域で問題が改善されないまま残されています。アクセシビリティはインフラの問題である一方、どの歩道がアクセシブルかといった情報の欠如、またその情報を集める効率的なメカニズムがないことも問題とされています。本セミナーではこの情報の欠如を解決する手法として、クラウドソーシング・コンピュータビジョン・ストリートビューを用いた情報を収集する手法を紹介させていただきます。

（＊）Americans with Disability Act。日本ではバリアフリー法により、公共交通施設や建築物のバリアフリー化、または基準適合努力が義務付けられています。

発表資料：http://www.slideshare.net/kotarohara/using-crowdsourcing-automated-methods-and-google-street-view-to-collect-sidewalk-accessibility-data

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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： 競技データマイニングにおけるテクニックと動向
講演者： 小嵜 耕平 氏（AIGジャパン・ホールディングス株式会社）
日時・場所： 2015/10/16（金） 14:00-15:30 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： 予測モデルや最適化手法を競い合うコンテストは古くから様々な場で開催されてきました。近年ではデータサイエンスをクラウドソーシングする場として Kaggle をはじめとしたプラットフォームが登場し、賞金付きのコンテストが活発に行われています。本講演では競技としてのデータマイニングのコンテストについて解説し、講演者の KDD Cup 2015 での優勝の経緯、コンテストで用いられるテクニックや優勝者の解法について紹介します。
発表資料：https://speakerdeck.com/smly/techniques-tricks-for-data-mining-competitions

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翻訳クラウドソーシングの品質予測についての下記の論文が、マルチメディア、分散、協調とモバイル（DICOMO2015）シンポジウム 優秀論文賞を受賞しました：
江原 遥, 馬場 雪乃, 内山 将夫, 隅田 英一郎
クラウドソーシング翻訳のコストを削減する翻訳品質の事前予測モデル