柴田千尋コンピュータサイエンス学部講師が機械学習(人工知能)のコンテストSPiCeで優勝

　10月5日〜10月7日に、オランダのデリフトで開催されたThe 13th International Conference in Grammatical Inferenceと併催された、機械学習(人工知能)に関するコンテストSequence PredIction ChallengE (SPiCe)で柴田千尋コンピュータサイエンス学部講師が優勝しました。

　コンテストの実施期間自体は、3月17日～8月1日で、参加者数は、チームで参加して、登録者数約65チーム、 参加者数17チーム、最終提出者数12チームです。
参加チームは、日本、中国、ヨーロッパ等、世界中の研究機関(主に大学)から集っています。

　今回は深層学習の技術を用いて学習させることにより優勝しました。
LSTMと呼ばれる深層ニューラルネットワークのモデルに、長距離依存関係を明示的に保存できる特殊なベクトル表現を加えることにより、改良を行った手法を用いました。
この手法は、米Delaware大学のJeffrey Heinz教授と共同で研究を行いました。

[コンテストの詳細]
記号列の集合からなる学習用データセットを与えられて、参加者はそれをもとに、各自自由に「モデル」（ここで、モデルとは、記号列の集合をうまく表現できるようななんらかの構造のことです。）をマシンに学習させます。
その後、記号列の一部(prefix)のみからなる集合が公開され、それをもとに、学習データから、次に来るべき記号を予測します。
例えば、株価の時系列データから、次の日の株価を当てる、というようなことだと考えればわかりやすいかと思います。
用いられたデータの構成は、様々な国の自然言語や、ネットワークのアクセスログや通信データなど、様々なところから取られたものとなっています。（どこからデータを取ったかは、参加者にはコンテスト終了まで知らされませんでした。）

■The 13th International Conference in Grammatical Inference
http://icgi2016.tudelft.nl
■Sequence PredIction ChallengE (SPiCe)WEB
http://spice.lif.univ-mrs.fr