チュートリアルT1  3/3(土) 14:15 -15:45

確率的潜在変数モデル最前線: Statistical Machine Learning, Topic Modeling and Bayesian Nonparametrics

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講演者: 佐藤一誠(東京大学)
概要: 
Topic modelと呼ばれる確率的潜在変数モデルについて紹介する.Topic modelは,グラフィカルモデルを用いることで視覚的なモデル構築が可能であり,その柔軟性から多くの学術分野で応用されている.したがって,このようなモデリング技術を身に着けておくことは,データ工学分野においても今後ますます重要になると考えられる.本発表では,Topic modelの基礎となる統計的機械学習,グラフィカルモデルを説明し,様々な応用例を見ることで理解を深める.また,確率的潜在変数モデルの無限次元空間への拡張としてBayesian Nonparametricsについて説明する.無限次元空間へと拡張することにより,潜在クラス数やトピック数の推定など,モデルの構造推定を自然な形で導入することができる.尚,直感的な理解を優先させる予定である.

チュートリアルT2  3/4(日) 10:30-12:00

Webからの未来情報マイニング

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講演者: 河合英紀(NEC)
概要: 
近年,経済・政治における大きな変革や,自然環境における未曾有の大災害,日々加速する技術革新など,激動の時代の中で未来の不確実性に対応する重要性が増しています.本チュートリアルでは,未来予測に関する学問分野としての「未来学」で用いられている様々な手法をご紹介するとともに,Webを対象としたテキストマイニングや情報検索,情報抽出技術がどのように活用できるかを具体的な研究例を交えながら解説いたします.

チュートリアルT3   3/5(月) 10:00-11:30

実世界で「使える」装着型センサデータの処理技術

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講演者: 寺田努(神戸大学)
概要: 
我々はこれまで,センサやアクチュエータを装着してステージパフォーマンスやエンタテインメントに活用する取り組みを行ってきた.その過程でさまざまなトラブルに遭い,使える技術と使えない技術,新たに考える必要があった技術が明らかになった.本チュートリアルでは,装着型センサ,特に加速度センサのデータを用いた行動認識の処理,実環境でセンサ値を活用する際のテクニック等を実例をふんだんに交えて解説する.

主なトピック

データベースコア技術

データモデル・データモデリング
問合せ言語
問合せ処理
データ構造・インデックス
DBシステムアーキテクチャ
トランザクション処理・障害回復
ストレージ
性能評価・チューニング
データベース理論
DBシステム開発・運用

各種データベース技術

オブジェクトデータベース
空間・時空間データベース
時制データベース
並列・分散データベース
モバイルデータベース
主記憶・組込みデータベース

応用データ処理

テキストデータ処理・テキストデータベース
画像データベース・マルチメディアデータベース
ストリームデータ処理
時系列データ処理・時系列データベース

ネットワークとデータ工学

P2Pネットワークとデータ工学
センサネットワークとデータ工学
分散コンピューティングとデータ工学
ユビキタスコンピューティングとデータ工学

データマイニング

データマイニング
テキストマイニング
ストリーム・時系列データマイニング
半構造・グラフデータマイニング

XML・RDF・グラフデータ

XML・半構造データ処理
XML情報検索
XML応用
RDFデータ処理
グラフデータ処理

情報マネジメント

Web・Web情報システム

Web情報システム
サーチエンジン・サーチ技術
Webコンテンツ技術
ブログ・ソーシャルネットワーク
クラウドコンピューティング
Webマイニング
ネットワーク科学
セマンティックWeb

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