概要
- 2023年度人工知能学会全国大会（第37回）の人気講演を知りたかった。
- 学会プログラム（Confitのシステム）から、「スケジュール登録数」と「いいね数」を手動で集計した（2023/6/12集計）。
一般セッション
- 一番人気の高かったのは「ROCKET特徴量を用いた多変量時系列データ分類における変数重要度の導出」（2A5-GS-2-01）
※6/16に確認すると、「ニューラルネットワークに基づく時系列回帰モデルの解釈可能性の評価」[4E3-GS-2-01] の登録数（188）の方が高かった。 - ROCKET特徴量とは？（アブストから抜粋）
“時系列データ分類問題に対する近年の成果にROCKETがある。ROCKETは単変量あるいは多変量の時系列データから高次元特徴量を算出するためのアルゴリズムであり、得られた特徴量（以下ROCKET特徴量と書く）をリッジ回帰モデルなどの説明変数として用いることで高い分類性能が得られることが知られている。” - 上記以外にも、時系列データ解析が複数件注目を集めている。
- その他言語モデルについては、プロンプトの検討やロボットの指示な多分野の検討が注目を集めていた。
- Bayesian NetworkやLiNGAMなど、因果推論に着目した講演も散見された。
オーガナイズドセッション
- スケジュール登録数一位は、「行動条件付けVideoGPTの構築と検証」(1G4-OS-21a-02)であり、その他マルチモーダルに着眼した講演が注目を集めていた。
- 概要（アブストから抜粋）
”本研究では，VQVAEとImage-GPTを用いたVideoGPTと呼ばれる動画予測モデルに行動条件付けを導入することで拡張した．”とのこと。 - 大規模言語モデルや生成モデル、言語モデルを用いてドメイン知識を考慮した特徴量作成自動化など、現在ニュースで話題になっているような事例が多く見られた。
その他
- 講演動画が後から見直せるのは非常に良い。
講演者の方は大変だと思うが。。。 - スケジュール登録数は、集計後も若干変わっていた。
- 学会のシステムで集計結果を表示してほしい気もするが、スケジュール登録数が多い講演が良い講演を意味する訳ではなく、ただキャッチーなタイトルをつける人が現れる可能性もあるので、このままでもしょうがないか。