IBIS2017

こんにちは！M2の渡辺です。

11月8日〜11日に東京大学で行われた第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017)に参加してきました(｀･ω･´)ゞ

ちなみにIBISとは…？

情報論的学習理論ワークショップ (IBIS,Information-based Induction Sciences)は機械学習に関する日本最大の学際的フォーラムであり、初回の1998年から数え今年で第20回という節目の年を迎えます。

（IBIS2017 HPより引用）

端的に言えば日本でいま一番熱い機械学習の学会です！
近年のAIブームも相まって、1000人以上が参加する非常に活気あふれる場所でした！
ポスター会場は人で溢れかえって身動きがとれないほど(´ﾟдﾟ｀)

本研究室からはD3の石橋さんが『事後分布推定されたガウス過程間のKLダイバージェンスは有限次元の正規分布間のKLダイバージェンスで評価できる』というタイトルでポスター発表しました。

人が絶えることなく聞きに来るほどの大盛況！ その日の最もホットな発表だったと言っても過言ではありません！（全く盛ってません！笑）

学会によって雰囲気は様々だと思うのですが、IBISの雰囲気はまた独特だと思いました。
言葉にするのが難しいのですが…競争の激しい機械学習の世界で戦っている人達がたくさん集まっているので、緊張感のある良い雰囲気なんですよね。いるだけで身が引き締まるようでした∠( ﾟдﾟ)／

来年は私も必ず…(☆д☆)ｷﾗｯ
それではまた！