【AMBN 2017サテライトワークショップ】ベイジアンネットワークツールの最前線

2017/09/19(火)13:30 〜 17:15 開催

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R, ワークショップ, 人工知能

イベント内容

【AMBN 2017サテライトワークショップ】ベイジアンネットワークツールの最前線

産業技術総合研究所人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。

今回は、世界で最も使われているbnlearn、日本で最も使われているBayo Link、機械学習のトップ会議のひとつUAI 2017で採択されたBNSLの開発者が一同に会し、ベイジアンネットワークツールの現状を解説します。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

要旨

データフレームから、変数間の依存関係を見出して、ベイジアンネットワークで表現する、いわゆる構造学習の処理は、種々の分野で用いられています。今回はCRANパッケージ、bnlearnの開発者であるScutari博士の来日を機に、Bayo Link(本村陽一)、BNSL(鈴木譲、川原純)といった日本を代表するツールをまじえて、デモや応用例を通して、あり方や方向性をお話いただきます。

基本情報

名称：【AMBN 2017サテライトワークショップ】ベイジアンネットワークツールの最前線
日時：2017年9月19日（火）13:30-17:15
受付時間：12:50 - 17:15　※ 受付時間外に来られた場合には対応できないことがございます。
場所：【※以前より会場が変更になっております※】〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号テレコムセンタービル東棟14階
Asia startup office MONO
URL：https://mono.jpn.com/telecom-center-access/
定員：180名
参加費用：無料
主催：産業技術総合研究所人工知能研究センター
連絡先：人工知能セミナー窓口
本セミナーは、国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構（NEDO）による委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術開発（次世代人工知能分野）」による活動となります。

注意事項

他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
本名でのご登録をお願いします。
産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
懇親会の予定はありません。

プログラム

13:30-13:40	オープニング鈴木譲（大阪大学大学院統計数理講座教授）
13:40-14:20	CRANパッケージ BNSL: デモと応用例を中心として鈴木譲（大阪大学大学院統計数理講座教授）概要： R言語で、データフレームを入力して、確率的な依存関係をベイジアンネットワークで出力する、いわゆるBayesian Network Structure Learning (BNSL)のパッケージを開発し、2017年3月からCRANで公開している。BNSLは、分野の研究動向をふまえ、最新の成果を組み込んでいて、既存のソフトウェアと比較して、分枝限定法を用いて処理を高速化していることと、連続量を含む場合でも、正しいベイジアンネットワークおよび森を出力する点が特徴的である。講演では、理論の説明は最低限にし、機能、応用事例、デモ、将来展望に絞って説明する。なお、BNSLパッケージは、高速性を担保するため、Rcppを用いて開発されており、C++で動作する。Rcppの概要に関してもふれる。略歴： 1989年早稲田大学大学院博士課程了、早稲田大学助手、青山学院大学助手を経て、1994年に大阪大学理学部講師。現在、同大学院基礎工学研究科教授。博士(工学)。人工知能学会、日本統計学会、日本数学会、日本行動計量学会、AAAI(米国人工知能学会)の会員。著書「ベイジアンネットワーク入門」(培風館 2009)、「確率的グラフィカルモデル」(共立出版 2016)など。
14:20-15:30	bnlearn, Learning Bayesian Networks 10 Years Later. Marco Scutari（Oxford大学講師）概要： bnlearn is a package that provides a complete solution for Bayesian network learning and inference. It started 10 yeas ago as a small personal project to address one important problem: the lack of publicly available software implementations of most algorithms in the literature. Today bnlearn is still trying to live up to this aspiration and to provide a comprehensive tool for both simulations and the analysis of real-world data sets. In this talk I will discuss its design pshilosophy, its current features, and future plans for its development with illustrative examples. ＊Marco Scutari氏の講演に先立ち、大阪大学鈴木譲教授が、その概要を10分程度で説明し、講演(英語)が終了してからも、日本語の質問を受け付けます。略歴：イタリアPadva大学で博士学位を取得(グラフィカルモデル) 後、英国University College LondonのGenetics Institute の研究員になる。現在、オックスフォード大学講師。ベイジアンネットワークとバイオデータへの応用の研究に従事。R言語のCRANパッケージbnlearnの開発者、管理者として知られる。
15:30-15:40	休憩
15:40-17:10	「確率モデリングツールの最新動向と応用」本村陽一（産業技術総合研究所　人工知能研究センター首席研究員）概要：産総研　本村陽一がモデレーターとなり、山口氏（株式会社NTTデータ数理システム）、安松氏（株式会社オージス総研）、石田氏（株式会社ロジックデザイン）の3名を講演者に向かえ、ベイジアンネットワーク構築支援システム「BayoLink」、確率モデリングシステム「PLASMA」のツール最新動向と、応用事例を紹介する。略歴： 1993年通産省工技院電子技術総合研究所入所、情報科学部情報数理研究室研究員。1999年アムステルダム大学招聘研究員。2000年産総研情報処理研究部門主任研究員。2003年デジタルヒューマン研究センター主任研究員。2008年産総研サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム長。2011年同副研究センター長、2015年産総研情報技術部門副部門長、2015年5月より産総研人工知能研究センター。副研究センター長を経て、2016年4月より人工知能研究センター首席研究員、確率モデリング研究チーム長、統計数理研究所客員教授、東京工業大学大学院特定教授兼任。サービス学会理事、行動計量学会理事、人工知能学会理事、人工知能学会評議員なども歴任。
15:40-16:20	BayoNetからBayoLinkへ山口裕（株式会社NTTデータ数理システム　データマイニング部, 主任研究員）概要：ベイジアンネットのモデル構築から確率推論までを強力にサポートするBayoLinkのツール最新動向を紹介する。略歴： 2005年、株式会社数理システム（現　株式会社ＮＴＴデータ数理システム）に入社。同年、科学技術部に配属。2013年にデータマイニング部に異動し、現在に至る。
16:20-16:45	BayoLinkの活用事例安松健（株式会社オージス総研行動観察リフレーム本部　兼大阪ガス　行動観察研究所研究員）概要： BayoNetおよびBayoLinkのユーザー応用事例を紹介する。略歴： 2001年大手金融機関に入社し、顧客行動の調査・分析を担当。その後人材開発事業会社にて、マーケティング、財務などの問題解決型研修の企画・運営、ビジネスリーダーの能力開発に従事。現在は、調査分析からコンセプトデザインまでを担当し、創造活動のための場のデザインやファシリテーションを実践しながらクライアントの価値創造を支援。「行動観察×AI」「行動観察×デザイン」に取り組む。
16:45-17:10	確率モデリングシステムPLASMA紹介石田和宏（株式会社ロジックデザイン）概要：確率モデリングシステム「PLASMA」を応用事例を交え紹介する。略歴： 1996年株式会社数理システム入社 2014年株式会社ロジックデザイン入社
17:10～17:15	クロージング本村陽一（産業技術総合研究所人工知能研究センター　首席研究員）