昨年と同時期、同場所での開催にも関わらず、前回の1.5倍以上の方に参加いただきました。また、正確な統計はありませんが、機械学習に限らず様々なバックグラウンド方がいらっしゃったようです。ビジネス系メディアで特集で組まれるなど、機械学習・人工知能への注目度が高まっておりますが、それと並行して機械学習を専門に研究されている方や、最先端の機械学習研究に関心を持つ方の層が広がっているのではないかと思います。このような勉強会で交流が増えて分野の発展につながれば、今回の勉強会を開催したかいがあったと考えています。

改めまして、発表者の皆様、参加者の皆様、そして会場をご提供いただいた東京大学の武田先生・中川先生にお礼を申し上げます。

会議に関する所感

会議全体を見ると、最適化の理論解析もあれば特定の業界への実応用もあり、また特定のトピックについて基礎から応用まで垂直に扱われているワークショップがいくつも開催されました。参加人数からみても、KDDなど他の機械学習・データマイニング系の研究集会と同様に、NIPSもここ数年の規模の拡大が顕著なようです。
個別のトピックで言えば、Deep Learning/Deep Neural Networkが依然として関心を集めているようです。DLを主題としたワークショップが少なくとも2件あり、主題ではなくても、DLに関連と予想される発表が多くのワークショップで散見します。今回の読み会でも7件中2件（山本さん、得居さん）がDL関連でした。
大岩さんに発表していただきましたが、今回のNIPSではのレビュープロセスについての実験的な企画が行われました。同じ投稿論文を独立した2グループ両方に査読してもらいその相関を調べたもので、1つ目のグループでAcceptされた論文のうち57%が2つ目のグループではRejectされたという結果が話題になりました。例えば「NIPS review experiment」などで検索すると、より詳細にこれらを論じた記事がいくつも見つかり、レビュープロセスに関しては多くの方が問題意識や関心を持っているのだと感じました。

読み会発表タイトル一覧

山本浩司さん , Learning Generative Models with Visual Attention : Proceeding arXiv
大岩秀和さん, Partition-wise Linear Models : Proceeding arXiv
楠本充さん, Advances in Learning Bayesian Networks of Bounded Treewidth : Proceeding arXiv
Quasi_quant2010さん, Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data : Proceeding
得居誠也さん , Semi-supervised Learning with Deep Generative Models : Proceeding arXiv
加藤公一さん , A Safe Screening Rule for Sparse Logistic Regression : Proceeding arXiv
関喜史さん , Content-based recommendations with Poisson factorization Proceeding