ICML2019@Long Beach 参加速報（４日目）
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International Conference on Machine Learning 2019 ＠Long Beach Convention Center ICML４日目（本会議３日目）ともなると、さすがにヘロヘロなのでボリュームダウンです。 Fairness系のセッションが２つありましたね。
ICML2019@Long Beach 参加速報（４日目）
- 2. はじめに 本資料はICML’19の様子をお伝えするための資料です どこでどんな研究がされているのかメモしたインデック ス用途を目指しています 深い理解を希望する方は論文と動画が公式サイトから 公開される（はず）なのでそちらをご覧ください つまるところ師匠のマネをしたかっただｋ
- 3. ICML2019 開催概要 International Conference on Machine Learning 2019 ・Tutorial (6/10) ・Conference Session (6/11~6/13) ←ここ ・Workshop (6/14~6/15) Queer in AIのイベントに顔出してきたら会場がｳｪｰｲだった(´・ω・`)
- 4. Invited talk: Alison Gopnik: What 4 year olds can do and AI can’t (yet) • 子供の思考や学習からAIのヒントを得ようというよくある内容 • Explore(リスクを取って探索すること)とExploit(ええ感じにやること)のトレー ドオフを子供時代に学習しているという仮説 • 大人に比べて子供は失敗を恐れないって言いますし、納得感はある
- 5. 【Invited talk: : Best Paper】Rates of Convergence for Sparse Variational Gaussian Process Regression • ラグビー名門のケンブリッジ大学さんじゃないっすか！！ • 学習データ量Nのとき計算量がO(N3)になる従来の課題にAttack • ガウス過程回帰に対するスパース近似をええ感じにしたようですが、 かじった程度の私には理解が困難（積読行きです） 資料：https://arxiv.org/pdf/1903.03571.pdf
- 6. Agnostic Federated Learning • 『何に対してAgnosticなんだ？まさかModel-Agnostic!?』と思って聞 いてみたらTrainするときとInferenceするときのデータ量の差だった where the centralized model is optimized for any target distribution formed by a mixture of the client distributions. • 圧倒的なデータ量のクライアントがいたらそこに引っ張られちゃうので 全クライアント（途中からドメインと呼び換えていた）で均等にうまく いくよう学習するというもの 資料：https://icml.cc/media/Slides/icml/2019/102(13-16-00)-13-16-30-5038-agnostic_federa.pdf
- 7. Fairness • 昨年のBest PaperはFairness関連でしたし、この分野の研究が増えてま すね • まとめようと思ったけど、このあたりで力尽きました、また今度、、、 （とりあえずメモ代わりに面白そうだった研究を貼っておきます） 資料：https://icml.cc/media/Slides/icml/2019/seasideball(13-11-00)-13-11-00-4851-proportionally_.pdf
- 8. おまけ • う～ん、Tutorialも含めて４日目ともなると、さすがに疲れが、、 それ故に明らかなボリュームダウン・・・ • 会議終了後は現地の皆様とNBAプレーオフを観戦していました