射影DPPからの効率的サンプリングのためのゾノトープ・ヒットアンドラン（Zonotope Hit-and-run for Efficient Sampling from Projection DPPs）
田中専務拓海先生、最近部下から「多様性を考慮したサンプリングが重要」と聞きまして、それに関する新しい手法の論文があると聞きました。経営判断に直結する話か教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！多様性を扱う数学的な仕組みの話で、実務でのサンプリングの質を上げると投資
Monte Carlo
309オートエンコーディング逐次モンテカルロ（Auto-Encoding Sequential Monte Carlo）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「AESMCって論文がすごい」って騒いでましてね。そもそも何ができる技術なんでしょうか。正直、名前だけ聞いてもさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！AESMCは「時系列や系列データでの推論を、より精度よく、効率的に行うための方法」なんで
分散行列因子分解の非同期通信を用いた実装（Distributed Matrix Factorization using Asynchronous Communication）
田中専務拓海先生、最近部下が『大規模な推薦システムには行列分解が良い』と言うのですが、どこがどう良いのかイマイチ掴めません。お金をかける価値があるか、現場に導入できるか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大規模なデータで安定した精度を出すための技術が論文で示されています。
ベイジアンGAN（Bayesian GAN）
田中専務拓海先生、最近部署で「GANをベイズ的に扱うと良いらしい」と聞きまして、正直何が変わるのか見当がつきません。現場投資の判断に使える要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！GANというのは画像や音声などを生成する技術ですが、ベイズ的に扱うと不確かさをちゃ
Towards meaningful physics from generative models（生成モデルから意味のある物理を探る）
田中専務拓海さん、先日部下から「生成モデルを使えば物理現象の本質が分かる」と聞いて驚きました。正直、うちの現場に何がどう役立つのか見当がつかないのですが、要するに何が変わるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に順を追って見ていけば必ず分かりますよ。要点を先に3つ
ベイズ的近傍法を高速に実装する新手法（An Efficient Algorithm for Bayesian Nearest Neighbours）
田中専務拓海先生、最近部下から「k-NNをベイズ的に」って話を聞きまして。正直、k-NN自体は名前だけ知っている程度です。これ、経営的にはどこに効用があるんでしょうか。導入で現場は混乱しませんか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！K-Nearest Neighbours (k-NN
フィルタリング変分目的（Filtering Variational Objectives）
田中専務拓海さん、最近部下からよく聞く論文の話で「FIVO」ってのが出てきまして、我々の業務にも関係しますかね。何となくELBOとかIWAEの話と絡んでいるようですが、私にはちんぷんかんぷんでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！FIVO（Filtering Variationa
ディープシグモイドネットワークのJeffrey事前分布サンプリング（Jeffrey’s prior sampling of deep sigmoidal networks）
田中専務拓海先生、最近若手が『モデルのマニフォールド』とか『Jeffreyの事前分布』って話をしてまして、部長会で聞かれても説明できず困っております。結局、うちの工場や製造ラインに何の関係があるのか、図にしてすぐ説明できる言葉で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中
人間らしさの知覚を問う：非推移的対比較データに対するベイズ・マローズ法（A Bayesian Mallows Approach to Non-Transitive Pair Comparison Data）
1.概要と位置づけ結論を先に述べる。この論文は、対比較（pairwise comparison）から得られる矛盾を含むデータを捨てずに利用し、個人ごとの嗜好と誤報告の背後にある確率的メカニズムを同時に推定する統計モデルを提案した点で研究分野に新しい地平を開いた。特に、データが部分的で疎（spars
Stein効果を用いたデータ駆動型ランダムフーリエ特徴量（Data-driven Random Fourier Features using Stein Effect）
英語タイトル（原題）Data-driven Random Fourier Features using Stein Effect日本語タイトル（翻訳）Stein効果を用いたデータ駆動型ランダムフーリエ特徴量1.概要と位置づけ結論を先に述べる。本研究は、カーネル法の計算負荷を抑えなが