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井手剛の研究紹介

井手剛がこれまで発表した論文に関する情報をまとめたページです。 これまで3つの分野で論文を書いてきました。


ビショップ本

Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の翻訳プロジェクトに参加しました。 ベイズ理論の観点で一貫しているため、初学者には無駄に敷居が高くなっているきらいがありますが、 機械学習で何ができるかについての現時点での最良の教科書だと思います。


論文に関する余談

Top Quality Conferences

なお、データマイニングの分野では、次の4つの国際会議がIBM Researchの定めるTop Quality Conferencesになっており、基本的にこれらを目標にして研究活動を行っています。

ECML/PKDDもレベル的には遜色ないはずですが、IBMはやはりアメリカの会社であるということです(なお、NIPS、AAAI、UAIなど は"AI"という別カテゴリーになっています)。

物理と情報工学の文化の違い

私が情報系の分野で研究を始めたのは比較的最近のことですが、 私が学位を取った物理と、現在の研究領域である情報工学では、 ずいぶん成果発表の文化が異なっていて興味深いです。 まとめるとこんなところでしょうか。

物理 情報工学
日本の(英文)論文誌にもそれなりの国際的権威があり、重視されている。 国際的には、日本の論文誌の地位は高いとは言えない。
和文論文誌は存在しない。和文の解説記事は業績とは認められない。 和文論文誌にもきちんとした査読制度があり、個人業績としてカウントしてもよい らしい。
学会の予稿集(Proceedings)はそれだけでは業績と認められないこと が多い。 国際学会の予稿集の権威が非常に高く、しばしば10ページ前後のフル論文とな る。
成果は基本的に論文誌(Journal)で発表する。速報もLetter論文と してJournalで発表する。 成果は基本的に国際学会で発表する。しばらくしてその詳細版を論文誌に投稿す る。
発表を急ぐ場合、プレプリントサーバーに電子版を同時投稿するのが通例。 プレプリントサーバーの使用は一般的ではない。
Journalの査読期間は、Letterでもフル論文でも1-3か月程度(も ちろん揉めれば長くなる)。 Journalの査読期間は1年以上になり、論文も総合報告(Review)的 な色彩が強い。
基本的に全員が日本物理学会に属し、春と秋の学会に参加する。 学会の数が多い。「研究会」という独特のカテゴリがあり、専門領域というより、 人とのつながりで系統分けがなされる傾向がある。


論文リスト(統合版)

Book


Conference proceedings


Journal


Invited Talk / seminar speaker


Articles in Japanese


Workshops, meetings


Thesis