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データマイニング・テクノロジーグループ

2015年7月9日 異種混合学習技術がフジサンケイ・ビジネスアイ賞受賞

NECデータサイエンス研究所 データマイニング・テクノロジーグループは、
データ分析による、より良い社会の実現を目指しています。

実社会で蓄積される様々なデータに基づき、正確に将来を予測し、社会システム全体を最適化する。
そのために、機械学習・数理統計・最適化といった数理技術を中核とするデータ分析技術の開発と、
そのビジネス化に取り組んでいます。

TOPICS

  • 2017/9/13

    機械学習の最難関国際会議The Thirty-first Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)に、以下2件の論文が採択されました。
    本会議は、2017/12/04~09に米国ロングビーチで開催されます。
    1) Zhao Song, Yusuke Muraoka, Ryohei Fujimaki, Lawrence Carin, Scalable Model Selection for Belief Networks.
    2) Shinji Ito, Daisuke Hatano, Hanna Sumita, Akihiro Yabe, Takuro Fukunaga, Naonori Kakimura, Ken-ichi Kawarabayashi, Efficient Sublinear-Regret Algorithms for Online Sparse Linear Regression with Limited Observation.

  • 2017/8/29データマイニングのトップ国際会議 The IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)顧客プロフィール推定に関する論文がフルペーパーとして採択されました。
    本会議は、2017/11/18~21に米国(ニューオーリンズ)で開催されます。
    Masafumi Oyamada and Shinji Nakadai, Relational Mixture of Experts: Explainable Demographics Prediction with Behavioral Data, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2017
  • 2017/5/24BUSINESS INSIDER Japanに「異種混合学習」に関する記事が掲載されました。
  • 2017/5/225/23-26に開催される人工知能学会全国大会で、藤巻主席研究員が招待講演を行います。
    ※詳細は こちら
  • 2017/5/17機械学習の最難関国際会議International Conference on Machine Learning (ICML)に特徴量選択に関する論文が採択されました。
    本会議は、2017/08/06~11にオーストラリア(シドニー)で開催されます。
    Haichuan Yang, Shupeng Gui, Chuyang Ke, Daniel Stefankovic, Ryohei Fujimaki, and Ji Liu, On The Projection Operator to A Three-view Cardinality Constrained Set, International Conference on Machine Learning (ICML) 2017
  • 2017/5/17データマイニングの最難関国際会議 SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) に予測型意思決定に関する論文が採択されました。
    本会議は、2017/08/13~17にカナダ(ハイファ)で開催されます。
    Shinji Ito and Ryohei Fujimaki, Optimization Beyond Prediction: Prescriptive Price Optimization, SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 2017
  • 2017/5/8人工知能の最難関国際会議である International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'17) に、以下2件の論文が採択されました。
    1) A. Yabe, S. Ito and R. Fujimaki, "Robust Quadratic Programming for Price Optimization"
    2) S. Imaizumi and R. Fujimaki, "Factorized Asymptotic Bayesian Policy Search for POMDPs"
    本会議は、2017/08/19~25にオーストラリア(メルボルン)で開催されます。
  • 2017/4/16配水最適化に関する論文が、情報処理学会MPS研究会ベストプレゼンテーション賞を受賞しました。
    Hirano, T., Ashida, Y., Yu, L., Izukura, S., Nishioka, I. and Fujimaki, R., "Stable and energy efficient operation in a large-scale water distribution network"
  • 2017/3/24日刊工業新聞に、経営の意思決定に活用されるAIとして「予測分析自動化技術」に関する記事が掲載されました。藤巻主席研究員のインタビューや、米シリコンバレーにある北米分室の様子なども紹介されています。
  • 2017/3/13日刊工業新聞に、予測モデルをAIで自動生成する「予測分析自動化技術」に関する記事が掲載されました。
  • 2017/3/103/6-9に開催された Gartner Data & Analytics Summit にて、藤巻主席研究員が講演を行いました。
    ※後日、Webページにて詳細レポートを公開いたします。

Recent Publication

  • Zhao Song, Yusuke Muraoka, Ryohei Fujimaki, Lawrence Carin, Scalable Model Selection for Belief Networks, Thirty-first Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017

  • Shinji Ito, Daisuke Hatano, Hanna Sumita, Akihiro Yabe, Takuro Fukunaga, Naonori Kakimura, Ken-ichi Kawarabayashi, Efficient Sublinear-Regret Algorithms for Online Sparse Linear Regression with Limited Observation, Thirty-first Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017

  • Masafumi Oyamada, Shinji Nakadai, Relational Mixture of Experts: Explainable Demographics Prediction with Behavioral Data, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2017
  • 藤巻遼平, 山口勇太郎, 江藤力, 因子化漸近ベイズ推論による区分疎線形判別, 人工知能学会論文誌31巻6号AI30-I, 2016
  • Chunchen Liu, Feng Lu, Ryohei Fujimaki, Streaming Model Selection via Online Factorized Asymptotic Bayesian Inference, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2016
  • Ito and Fujimaki, "Large-scale Price Optimization via Network Flow", Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016.
  • Haichuan Yang, Ryohei Fujimaki, Yukitaka Kusumura, Ji Liu, "Online Feature Selection: A Limited-Memory Substitution Algorithm and its Asynchronous Parallel Variation", Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2016

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