AI分野のトップカンファレンスである NeurIPS2020 において、Topological Data Analysis and Beyondワークショップを開催

ワークショップの概要

• 名称

  Topological Data Analysis and Beyond

• 開催日

  2020年12月11日（PSTタイムゾーン、日本時間11日深夜～12日午前中）

• 場所

  オンライン開催

• URL

  https://tda-in-ml.github.io/

• 参加方法

  NeuRIPS2020参加申し込みサイトにご応募ください
  ＊NeuRIPS2020に申し込みいただくとワークショップにも参加できます
  ＊ワークショップ単体での申し込みはできません

• 視聴方法

  参加登録が完了した方に、NeuRIPS2020全体の視聴方法の案内が送られます

• 主催者

  梅田 裕平 (富士通研究所), Frédéric Chazal (INRIA Saclay – Île-de-France), Bastian Rieck(ETH Zurich), Smita Krishnaswamy (Yale University), Roland Kwitt (University of Salzburg), Karthikeyan Natesan Ramamurthy (IBM Research), Guy Wolf (Université de Montréal & MILA)　　

NeuRIPSはAI分野のトップカンファレンスであり、併設されるワークショップでは現在のホットトピック及び将来有望な技術分野に関して研究発表や議論が行われます。今回、ワークショップには167件の応募があり、その中からTDAが、将来有望な技術分野と評価を受けた60件のうちの一つとして採択されました。
　TDAは幾何学の研究テーマです。現代の複雑なデータの多くは、幾何学的構造を持つことが明らかになっており、データの根底にある幾何学的特徴を特定し、抽出し、利用することが重要な課題になっています。この課題に対し、数学的に根拠のある理論に基づいて構築された分野としてTDAが誕生しました。ディープラーニングをはじめとする機械学習領域では、ここ10年で目覚ましい進歩を遂げ、様々なビジネス領域への展開が進んでいますが、優れた性能を獲得するためには、依然として特徴量設計が非常に重要です。TDAは、他の機械学習やAIとの組み合わせることで非常に有効な可能性を示しており、理論的にも応用的にも新しい研究の方向性を切り開いています。

　富士通研究所は、2016年よりフランスの国立研究機関である Inriaと、このTDAに関して共同研究を行っています。本ワークショップには、共同研究パートナーであるInriaのChazal教授とともにオーガナイザーとして参画しています。
　本ワークショップでは、研究者と実践者が共に、TDAの方法論と最近の技術的進歩について議論し、TDAの応用に関するフィードバックを共有します。さらに、異なるコミュニティ、特にAI/機械学習、ディープラーニングのコミュニティ間での情報収集に取り組むことを目的としています。TDAの最近の新しい応用例をいくつか紹介することで、データサイエンスや機械学習の分野で活躍する研究者にとってのTDAの可能性を議論します。

本件に関するお問合せ

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