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ICDM'18 速報

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ICDM'18に参加してきたので取り急ぎどんな感じだったのかまとめました。

Veröffentlicht in: Ingenieurwesen

ICDM'18 速報

  1. 1. Yamato OKAMOTO ICDM’18 速報
  2. 2. はじめに
  3. 3. 自己紹介 岡本大和(おかもとやまと)  2013 京都大学 情報学研究科 修士課程修了(美濃研究室所属)  画像処理やパターン認識の研究に着手  卒業後、オムロンに入社(京都企業!!)  R&D担当、機械学習・IoT・データ分析を扱う(バズワードばかり……) twitter RoadRoller_DESU イラストレーターの友人が 描いてくれた似顔絵キャラ (※お気に入り) ICDM Banquetにて
  4. 4. ICDM基本情報
  5. 5. 国際会議における位置づけ • KDDに次ぐデータマイニングの国際会議 (International Conference on Data Mining) • 新規手法の提案に加えてデータマイニングの実例も豊富 泥臭い話も たくさん聴講できる
  6. 6. ICDM’18の開催概要 • セントーサ島@シンガポールで4日間にわたって開催 • どう見てもリゾート地、けっこう参加費が高い
  7. 7. 数字から見るICDM
  8. 8. AcceptはUSAと中国が圧倒的 • 2国だけで約7割!!
  9. 9. 投稿数もこの2国が圧倒的 • こちらも2国だけで約7割!!
  10. 10. コミュニティ分析やEC分析が多い • 傾向は例年から特に変化せず • 交通データ分析(spatial and temporal dataset)も多い
  11. 11. ICDM’18の動向と特徴
  12. 12. 最新技術の現場適用が進む • SNSなどのlinkを分析してコミュニティ抽出する研究が引き 続きホットトピック。Graph-CNNの研究発表が多かった。 • ECデータ分析によるRecommend-Systemの研究が引き続 きホットトピック、教師なし学習や敵対学習による Domain AdaptationでCross-Domain-Recommendを目 指す研究が多かった。 • Grab社やDiDi社による最適配車や移動所要時間予測の研究 がかなり増えた、Twitterや天候など非構造のソーシャル データを入力する深層学習モデルを検討中。 • ただし、インパクトのある新規手法の提案は、他のトップ カンファレンスと比較すると少ない
  13. 13. ICDMは現場課題を聴講できる • ICDMでは何のデータを、どう取得して、どう前処理して、 どんなモデルで、どんな効果を得たのかが述べられる • 理論や手法を重視するNIPSやCVPRに比べて、データ取得 と前処理の工程も研究対象に含まれるため、現場の泥臭い 課題を聴講できる • 例えば、移動軌跡データを扱うとき、トンネル影響による GPSエラーや、道に迷ったときのデータはノイズや外れ値と なり困っているといった生々しい話があった • 多数の企業が自社保有データを分析した結果を報告するた めビジネス観点での聴講も可能。例えば今回は楽天による EC分析などがあった。
  14. 14. 聴講内容の紹介
  15. 15. Tutorial • Anomaly DetectionのTutorialでは『どの手法が最強か?』 を検証した論文が3本紹介された • 手法をフェアに評価するための工夫観点が論文によって異 なり、それぞれが最適と主張した手法も微妙に異なった
  16. 16. Workshop Data-driven Intelligent Transportation (DIT 2018) • 交通信号の制御 (強化学習) • 移動所要時間予測(マルチモーダル学習) • タクシー需要予測(マルチモーダル学習) が中心で、まだ入力データを試行錯誤している様子。
  17. 17. Session • 新規手法提案についてはNIPSやICMLに見劣りする • 実際に現実データを扱うときの工夫点や具体的な話こ そ聴講の価値あり • AIを一過性ブームにしないためにも、このような現場 課題と向き合う内容の国際会議は貴重である
  18. 18. おまけ
  19. 19. ICDM’19は韓国ソウルで開催 おしまい

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