しましまのECMLPKDD2015まとめ

しましま @shima__shima

opening session pic.twitter.com/aQLHK5Rcs1

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今日からECMLPKDD2015に向けて出発．国際会議 37回目，ECMLPKDD 9回目，初ポルトガル（15ヶ国目），ポルト 1回目．

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9月7日 (月) ：ワークショップとチュートリアル 第1日

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ドウロ側沿いの道路．左端に見えるのが会場の建物．ポルトは，川の両側の山に街があって，どこも坂ばかり． pic.twitter.com/u3HmZVDdDM

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#ecmlpkdd 2015 conference venue pic.twitter.com/I9MapFzmqa

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Alison B. Lowndes ✿ @AlisonBLowndes

This venue is incredible. Come see us @ecmlpkdd #ecmlpkdd2015 #deeplearning #machinelearning pic.twitter.com/OVHd6sy6Cw

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ECML PKDD @ECMLPKDD

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ポルトは坂がすごい街だ．表通りも裏通りも高い建物が坂に建ってる． pic.twitter.com/q1uucx9VrW

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午前はチュートリアル Meta-Learning & Algorithm Selection を聴講．複数のプレゼンをまとめた形式．metasel2015.inesctec.pt にスライド

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メタ学習 (meta learning)：データ集合，実験結果，アルゴリズムの記述から分析手法を選択する．実際に計算してしまうと無意味．データ集合から N 個のサンプルを得て，学習曲線の類似度をもって選択するなどの方法．一種の推薦システムで，精度と学習時間のトレードオフなどの考慮

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さらに超パラメータ調整なしにアルゴリズムを比較しても公平な比較にならないが，全部の調整もやってられない→調整による改善も予測しようという試み． larskotthoff.github.io.assurvey や 2014年のAI Magazine (AAAIの機関誌) にサーベイ

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OpenMLの紹介 openml.org 機械学習のデータやフローを共有するサイト．アルゴリズムの特徴が分かるようになる．データをWebAPIで共有し R / Python のAPIで参照でき実験を自動化．Weka/RapidMinerとの統合も

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@shima__shima URL修正 larskotthoff.github.io/assurvey/

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午後は Machine Reading the Web を聴講 www2.dc.ufscar.br/~estevam/readt… テキストなどからその意味するところの知識の読み取りを machine reading と呼ぶらしい．

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要素技術である固有表現抽出，関係抽出，共参照・多義語，関係発見，推論，知識ベース表現，micro reading について概要を紹介．micro reading は知らなかったが，構文だけでなく，知識・常識を用いて係り受けを解決することとか

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the scientist observed the butterfly with the blue circle と with the blue microscope で係り先が違ってくる例をしめしていた．常識がないと分からない．

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知識ベースプロジェクト DBpedia wiki.dbpeida.org , YAGO mpi-inf.mpg.de/yago-naga/ , KnowItAll knowitall.github.io , NELL rtw.ml.cmu.edu/rtw/publicatio… など

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知識の確信度とかの目標が違ってるから，混ぜて使うのは難しそうに見える．

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machine reading → learning → thinking → doing とかそろっていくのだろうか？ thinking は推論・プランニング とか，doing はそのまま実行だから，名前変えるだけか… 言ったもの勝ちかも…

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途中で固有表現抽出の性能の向上の歴史が示されてたが，磯崎さんや，賀沢さんとか日本の人がこんなに並んでるリストはあまりないよな…

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オープニングはGama先生．声が渋いぃ．オペラのようだ．journalトラック MLJ 65 + DMKD 124 / 189 で conferenceトラック 131 / 483．参加登録者は 580．

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最初にポルトで開催したのは conference じゃなくて workshop だった時代の EWSL-91，次は2005年の開催．

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The plenary talk of Pedro Domingos on "Sum-Product Networks: Deep Models with Tractable Inference" is about to start! #DeepLearning Join us!

Berlingozzo @berlingozzo

Nice to see that the majority of posters at #ECMLPKDD 2015 are made with LaTeX! pic.twitter.com/mqUuPeuues

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Alison B. Lowndes ✿ @AlisonBLowndes

"Backprop + SPN are a match made in heaven" @ECMLPKDD #ecml pic.twitter.com/asc62aHQsb

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