人工知能学会 第117回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 参加募集
https://sig-fpai.org/past/fpai117.html
■参加申込
以下のページより申込ください．
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/fpai/117
■開催日
2021年9月29日(水)
■会場
オンライン開催（Zoom）
具体的な参加方法は参加申込者に自動的に送信されます．
■参加費
当研究会の聴講は無料です．
■テーマ
特集「人工知能と最適化」および一般
■開催趣旨
多くの人工知能・機械学習の問題は何らかの最適化問題として記述されます．
最適化問題の難しさは目的関数，制約，変数の種類（連続・離散・混合），問題規模などに依存するため，
現実問題に対して適切に目的関数を設定し，解法を用意し，現実的な精度と時間で解くことは非常に難しいタスクです．
今回の研究会では，連続最適化・組合せ最適化の実問題への応用や，それらの理論的解析など，最適化に関した幅広い研究を募集します．
またこれらに限らず, 人工知能の基本問題に関する理論・応用の研究発表も歓迎します.
■招待講演1
包 含 (東京大学/理化学研究所)
https://hermite.jp/
講演タイトル
学習基準と評価基準の差を探る
講演概要
機械学習は近年様々な領域において大きな成功を収めている一方で，ロバスト性や公平性といった予測の信頼性に関する問題が次々と報告されている．こうした問題は予測性能が非常に高いモデルや訓練手法においても見られている．本講演では機械学習アルゴリズムの学習基準と学習したモデルの良さを特徴づける評価基準の差異に着目する．この両者を明確に区別することで，アルゴリズムによる予測が我々の期待する性質を持つかどうかを検証し，また目的に応じて適切な学習基準を設計することを目指す．具体的には我々が最近行った敵対的ロバスト性や類似度学習に関する研究結果の紹介を行い，学習基準と評価基準の差を通じて信頼性の高い機械学習を実現する方法に関して議論する．
■招待講演2
宇野 毅明 (国立情報学研究所)
http://research.nii.ac.jp/~uno/
講演タイトル
クラスタリングアルゴリズムの水平展開
講演概要
筆者らは数年前に，データ研磨クラスタリングアルゴリズムを開発した．これは，現在も多くのクラスタリングアルゴリズムが内包する，特徴が際立つ小さい解を見つけにくい，大量の解を出力，計算速度，計算結果の再現性，といった弱点を克服するために開発されたものである．これらの弱点はおおむね克服されたものの，実利用，実応用はあまり伸びない．既存のアルゴリズムの置き換えは難しい，ということの他に，それぞれの利用場面における，直接的な利用では克服できない課題の存在が大きい．これら課題の解決は，解決する問題のデザイン自体から取り組まなければいけないことも多く，モデルの直線的な改良などでは解決できないこともある．
本講演では，アルゴリズムの「水平展開」における難しさとその解決に向けた取り組みを，実際の応用事例，婚活サイトにおけるレコメンデーション，触媒化学における，触媒反応実験結果の解析を通じての触媒メカニズムの理解，ソーシャルメディアにおける，ユーザの投稿内容の解析からユーザのふるまいの俯瞰，における取組みと工夫について解説する．
■プログラム
発表時間は，一般発表は２５分（２０分発表＋５分質疑），招待講演は６０分（５０分発表＋１０分質疑）です．
[招待講演１] 09:30 – 10:30
* 学習基準と評価基準の差を探る
包 含 (東京大学/理化学研究所)
[一般セッション１] 10:40 – 12:05
* カテゴリカル変数の背後にある構造を利用した決定木学習の困難さ
○小林 靖明 (京都大学), 小林 佑輔 (京都大学), 大舘陽太 (名古屋大学)
* Set-supportをもつ重み付き双極議論フレームワーク上の評価値計算
○西鼻 洸佑 (関西学院大学), 高橋 和子 (関西学院大学)
* Investigating Selection Methods in High School Course Allocation / 高校のクラスマッチングにおける選考の提示方法の検討
○清原 光夏 (Menlo School), 石畠 正和 (NTT CS研)
[招待講演２] 14:00 – 15:00
* クラスタリングアルゴリズムの水平展開
宇野 毅明 (国立情報学研究所)
[一般セッション２] 15:10 – 16:00
* 省メモリなトップK列挙アルゴリズムの設計技法
小林 靖明 (京都大学), ○栗田 和宏 (国立情報学研究所)
* 環境の関数表現的記述とそのデータ処理
○熊谷 亘 (東京大学/理化学研究所)
[一般セッション３] 16:10 – 17:00
* 大規模交通流予測の分散処理のための交通ネットワーク分割手法
○石黒 太志 (名古屋大学), 渡辺 陽介 (名古屋大学), 高田 広章 (名古屋大学)
* グラフマイニングとモンテカルロ木探索を用いた分子グラフ生成
○山田 正嗣 (国立情報学研究所/総合研究大学院大学/AGC株式会社), 杉山 磨人 (国立情報学研究所/総合研究大学院大学)
■研究会資料
研究会資料は発表の有無に関わらず電子版/冊子体を購入頂けます．
【冊子体】
申込URL: https://docs.google.com/forms/d/1Mvg2Qc6o6TNNHQ761RklsS0h7EAnEfulismx_atJITw/viewform?edit_requested=true
申込締切: 9月20日（月）
価格: 1,500 円（学生は無料）
【電子版】
申込URL: https://jsaioffice.stores.jp/
申込開始: 9月20日（月）
価格: 2,000 円（学生も有料）
※ 人工知能学会員の方は研究会登録により年間購読割引があります．登録会員の方々へは冊子体も郵送されます．
研究会登録URL: https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-registeration/
■運営メンバー
主査: 大久保 好章
幹事: 石畠 正和, 大滝 啓介, 後藤 啓介, 小林 靖明, 蓑田 玲緒奈
担当幹事: 石畠 正和