社Dで不安なこと、現状だとこんな感じです。」.間違いなく機械学習が社会の中に広がり・染み渡ってきましたが,それは今日までの理論と方法の研究成果でした.そして深層学習の理論をはじめとした新たな基礎課題も認識されてきています.この背景の中で,今回の主要なセッションは理論的な方法あるいは理論そのものが中心となっており,これまで浸透してきたものの基礎が今日どうなっているかが発表されている形でした.逆に,社会応用の発表としては落合先生の招待講演が際立っていましたが内容については記事化不可の発表だったため控えます.ポスターは240件(一日当たりおよそ120件)と非常に多く,発表時間もそのぶん3時間程度と例年より伸びていました.純粋に聴講だけをする参加となったため,どちらの日程でも気になった発表を深めに聞くことができました.例年よりも幾何的なアルゴリズム導出は減っているものの,理論の発表が減ったという印象はありませんでした.どちらかというと統計・学習理論的をベースとしたアルゴリズム提案が理論よりの発表では多めでした.完全な応用としては,聴講する時間はありませんでしたがポケモン画像連想システムのWebアプリデモというIBISとしてはかなり珍しいであろう発表形式のものがありました.名古屋名物の一つ,矢場とんの味噌カツ.かんそう感想は上記以上に完全に主観なので折り畳みしておきます.参加し始めて4年目の若造がなんか言ってるってだけです.カイヤンはIBISには2016年度から参加しており,今年で4回目です.しかし,これまでと異なり発表成果物を用意することが間に合わなかったため,初の純粋聴講となってしまいました.発表しない側として聴講した感想ですが,やはり発表したかったという悔しさが第一に来ます.来年度はつくばらしいですが,リベンジできるように社Dとして研究を頑張っていきたいと思いました.純粋な聴講だったということに対しての感想は月並みですがこんなところです.学会を聴講した感想としては,今年は昨年度以上に理論ある方法に寄っていて「IBISこわい」らしくてとてもよかったなと思いました.一方,テクニカルトラックを完全に廃したのは,論文が残っておらず発表媒体として個人でポスターを公開でもしない限りはせっかくの成果が散逸しやすいのではないかとも思いました.また,会場の雰囲気としてはIBIS2016~2018(年度が若いほど顕著)ではそこそこクリティカルな質問もしやすい雰囲気,すなわち下記ツイートの「理」に近かったのですが,今年は「工~医」っぽい感じになっていたなあとも思います.学会における講演後の質問の仕方の分野別勝手なイメージ。医「大変興味深いご講演ありがとうございます。工「○○大の○○です。(マクスウェルの悪魔など)や,圏論による統計的機械学習の整理という発表も気になりました.以下,聴講記録メモです.コンパクトかつ網羅的という点では、しましま先生のメモがおすすめです。23:28IBIS2019参加記録Tweet広告を非表示にする次のページプロフィールid:chijanカイヤンです。好きなものは下手の横好き。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。