Daisuke Okanohara : 岡野原 大輔


株式会社Preferred Networks(PFN)Preferred Infrastructure (PFI)取締役副社長をしています。

技術を研究開発し、世の中に伝えて提供し、世界を変えていくのが目標です。

興味分野 
深層学習, 自然言語処理, 機械学習, データ構造, 大規模データ処理,文字列アルゴリズム, 数値最適化, 生物情報科学, プログラミング(C++, Go)

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「自信を持て。頻繁に失敗しろ。不可能に対して健全な疑念を持て。君たちにはエンジニアリング、テクノロジー、ビジネスの能力を活用して世界を変える大いなるチャンスがある。重要なことをしろ。楽しめ。さもなければ成功は望めない。」 Larry Page

書籍
  • 深層学習:Deep Learning
    • 人工知能学会 監修, 麻生 英樹, 安田 宗樹, 前田 新一, 岡野原 大輔, 岡谷 貴之, 久保 陽太郎, ボレガラ ダヌシカ, 神嶌 敏弘 (編集), 2015
    • [amazon]
  • 角川インターネット講座 8 検索の新地平「テキスト検索エンジンを探索する」
    • 高野明彦 監修, 岡野原 大輔 , 佐藤 真一 , 片山 紀生, 孟 洋, 北本 朝展, 阿辺川 武, 大向 一輝, 角川出版, 2015
    • [出版社] [amazon]
  • オンライン機械学習(シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ)
  • 高速文字列解析の世界, データ圧縮・全文検索・テキストマイニング(シリーズ 確率と情報の科学)
最近の一般向け対外活動

2017年
  • 招待講演・社外講演

    • AIカンファレンス2017, 「最新の人工知能技術とその応用」[スライド]

    • DeNA TechCon 2017, 「実世界の人工知能」[スライド]

    • IPAB2017, 「深層学習を使った新薬の探索から創造へ」[スライド]

  • 連載記事

    • 日経ロボティクス [サイト] AI最前線, 2017

      • 「誤差逆伝播法を使わない学習手法:Feedback Alignment, Synthetic Gradient、Target Prop」

  • 取り上げていただいた記事

    • 世界と競う日本ベンチャー(その1) AI最前線に「宇宙人」, 毎日新聞, [サイト
    2016年
    • 招待講演・社外講演
      • IBIS 2016, 「深層学習は世界をどのように変えられるのか」2016/11/17, [スライド]
      • TU Automotive 2016, 「ディープラーニングが自動運転、コネクティッドカーにもたらす変革」2016/10/18, [スライド]
      • IIBMP 2016, 「深層生成モデルによる表現学習」, 2016/9/24, [スライド]
      • Prometec Conference, 2016/9/9
      • 産総研STARシンポジウム, 「人工知能とIoTに求められるハードウェア」, 2016/6/20
      • Interop, 「実世界の人工知能、交通、製造業、バイオヘルスケア」2016/6/8 [スライド]
      • NVIDIA DeepLearning Day, 「Chainer: A powerful, flexible, and intuitive framework」2016/4/27 [スライド](以前GTC 2016で弊社が講演した資料を使いました)
      • Deep Learning Tokyo, 2016/3/28  [スライド(英語)]
      • 未踏の日 2016/3/10 
      • NVIDIA DeepLearningDay, 「ディープラーニングの最新動向」2016/1/15 [スライド]
    • 社外セミナー
      • 脳型計算雑談会, 「現在のDNNの未解決問題」Google Japan, [スライド]
    • 大学特別講義
      • 東京大学電子情報工学科 インターネット工学, 2016/5/17
    • 連載記事
      • 日経ロボティクス [サイト] AI最前線, 2016
        • 「画像認識,Inception, VGG, Residual Network」
        • 「学習のエンジン:最適化」
        • 「AlphaGo : CNNと強化学習を組み合わせたコンピュータ囲碁」
        • Generative Adversarial Networks:ニューラルネットワークを競合させ生成モデルを鍛える」
        • 「ディープラーニングフレームワーク:より簡単に,高速に,柔軟に」
        • 「カーネル法は遅くない:乱択化フーリエ特徴関数」
        • 「正則化〜汎化能力をどのように手に入れられるか」
        • 「Amazon Picking Challenge 2016参加歴」
        • 「誤差伝播法による期待値最大化」
        • 「Wavenet:自然な音声や音楽を生成可能なニューラルネットワーク」
        • 「短期記憶:FastWeight」
        • 「Differential Neural Computers:外部記憶を備えたニューラルネットワーク」
        • 「なぜディープラーニングがうまく学習できるのか」
    • 取り上げていただいた記事
      • AERA 2016/05

    2015年
    • 特集記事
      • 今後10年の情報処理アーキテクチャーを探る, 2015年5月号 日経エレクトロニクス, [サイト]
    • 連載記事
      • 日経ロボティクス [サイト] AI最前線, 2015
        • 「Neural Turing Machineはアルゴリズムの学習の第一歩」
        • 「学習の本命”半教師あり学習”」
        • 質問応答を学習で獲得する Memory Networks」
        • フィードバックから 行動を獲得する強化学習
        • 「脳内で逆誤差伝搬法が起きているか?」
        • 「seq2seq 文から文を生成するニューラルネットワーク」
        • 「画像認識で大きな成果をあげるCNN」
    • 社外講演
      • 第8回スーパーコンピューティング技術産業応用シンポジウム 2015/12/17
      • 新世代M2Mコンソーシアム 公開シンポジウム, 2015/10/30, 「自ら考えアクションを起こす機械の誕生へ 深層学習が実現する新しいM2M」
      • 人工知能研究センター設立記念シンポジウム, 「実世界における人工知能」, 2015/9/30
      • ディープラーニングが活かすIoT, Interop2015, 2015/6/9 [スライド]
    • サーベイ
      • JST CRDS 研究開発の俯瞰報告書, 機械学習, 深層学習  [pdf]
    • とりあげていただいた記事
      • 「Japan Seeks Tech Revival With Artificial Intelligence」
        Wall Street Journal, 2015/11/30 [サイト]
      2014年
      • 社内セミナー
        • イノベーションことはじめ, 2014/10/23 [スライド]
        2013年
        • 招待講演・チュートリアル講演
          • SACSIS2013(先進的計算基盤システムシンポジウム), チュートリアル講演 「機械学習の理論と実践」, 2013/5/23, [スライド] [サイト]
          • IJCNLP 2013, 「String Data Structure for NLP: theory and practice」, 2013/10/4 [サイト]
        • 論文誌
          • 人工知能学会論文誌 連載解説「Deep Learning(深層学習)」第3回、「Deep Learning(深層学習)の実装」, 2013/8 [サイト]
        • 社内セミナー
        • 外部セミナー
          • ウェーブレット木の世界, 2013/1/9, 統数研チャンネル, [スライド]
        • アカデミック活動
          • NLP若手の会 第8回シンポジウム 実行委員長
        • その他
          • バイオインフォマティクス学会年会, キャリアセッション, 2013/10/30 [サイト]
          • 福島県立磐城高校進路講演会, 2013/5/24
          2012年
          • 招待講演
            • 第15回先端的データベースとWeb技術動向講演会 (ACM SIGMOD 日本支部第52回支部大会)「Jubatusによるビッグデータのリアルタイム分析とその応用」岡野原 大輔, 2012/12/7 
            • 情報処理学会連続セミナー ビッグデータ時代の自然言語処理「大規模・高速・高精度な自然言語処理を支える技術」, 岡野原 大輔, 2012/12/6, [スライド]
            • MLABネットワークリサーチフォーラム2012 「21世紀の研究・企業・個人のあり方〜ICTがもたらす新しい世界〜」, 岡野原 大輔, 2012/11/27, [スライド
            • 情報処理学会連続セミナー ビッグデータに立ち向かう機械学習 「大規模データ分析基盤Jubatusによるリアルタイム機械学習とその活用」, 岡野原 大輔 2012/11/19, [スライド]
            • データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会, 岡野原 大輔, 2012/11/15 
            • Rakuten Technology Conference 2012: Jubatus: Realtime deep analytics for BigData, 2012/10/20
            • CEATEC JAPAN 2012, 電子情報通信学会東京支部シンポジウム, 「リアルタイム解析によるビッグデータ活用」, 岡野原 大輔, 2012/10/5
            • 第3回 IPAB(並列生物情報イニシアティブ) セミナー, 次世代ゲノム解析を支える文字列処理と機械学習, 2012/9/14
            • 次世代サービス共創フォーラム 特別セミナー 「ビッグデータ処理技術・活用事例の動向とリアルタイム大規模分散処理技術Jubatusの紹介」, 2012/4/4
            • 情報処理全国大会 実世界自然言語処理への挑戦セッション「世の中を捉えるための言語処理技術」, 岡野原 大輔, 2012/3/6
          • 大学特別講義
            • 東北大学JEITA特別講義, 2012/12/20
            • 早稲田大学情報理工学部特別講義:2012/10/24
            • 豊橋技術科学大学特別講義,  「大規模データ解析のための技術とその実用化」岡野原 大輔, 2012/06/12 [スライド]
            • 東北大学JEITA特別講義:先端技術の基礎と実践「大規模データ時代に求められる自然言語処理 – 言語情報から世界を捉える -」, 岡野原 大輔, 2012/2/2 [ブログエントリ+スライド]
          • 論文誌
            • 大規模データ分析基盤Jubatus によるリアルタイム機械学習(特集 ビッグデータとAI) 人工知能学会誌 Vol. 28 No. 1, [link]
            • 大規模リアルタイム解析エンジンJubatusの創り方, 情報処理学会 デジタルプラクティス 13号「ビッグデータに備える」, 2013/1
            • 圧縮したまま検索 – Succinct Data Structure -, 岡野原 大輔, 2012, 情報処理会誌 特集解説記事 Vol. 53, No. 5
          • アカデミック活動
            • NLP若手の会 第7回シンポジウム 実行委員長 [link]
            • DEIM 2012, BoF Analytics meets databases, 2012/3/4
          • 特集記事
            • 最先端の開拓者達, 岡野原 大輔, 日経コンピュータ 2012年3月1日号 [記事]
          2011年
          • ALSIP 2011, Succinct Data Structures for Analyzing Document Collections, 岡野原 大輔, 12/1 – 12/2 [ブログエントリ+スライド(英語)]
          • 楽天研究開発シンポジウム, パネリスト, 岡野原 大輔, 2011/11/19
          • 東京大学創造情報学専攻特別講演, 岡野原 大輔, 大規模言語情報の解析 2011/11/18
          • IBIS2011 オンライン予測セッション 招待講演, 岡野原 大輔, 2011/11/11 [ブログエントリ+スライド]
          • Jubatus Workshop 「Jubatusの概要と今後の展開」 [スライド]
          • WebDB Forum「大規模分散リアルタイム機械学習を支える技術と今後の展望」岡野原 大輔, 海野 裕也, 上西 康太, 小田 哲, 2011/11/4
          • AdTech 特別セッションパネリスト, 岡野原 大輔, 2011/10/27
          • 奈良先端コロキウム「自然言語処理の最前線: 今後の展開と新展望」, 岡野原 大輔, 2011/9/21 [スライド]
          • 情報科学若手の会 招待講演, 「研究・企業・生き方について」岡野原 大輔, 2011/9/17 [ブログエントリ+スライド]
          • 全部分文字列のクラスタリングとその応用, 岡野原 大輔, 言語処理学会第17回年次大会(NLP2011), 2011/03.
          • LCCC2010:Learning on Cores, Clusters and Cloudsの解説, 岡野原 大輔
            NIPS2010読む会@東工大大岡山キャンパス, 2011/02/14 [スライド]
          • MapReduceによる大規模データを利用した機械学習, 岡野原 大輔
            Hadoop Conference Japan 2011@NTTデータ豊洲センタービル, 2011/02/22 [スライド]

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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:13
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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:12
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          Daisuke Okanohara,
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          2012/03/29 8:53
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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:09
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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:23
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          Daisuke Okanohara,
          2012/06/30 17:47
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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:16
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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:00
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          Daisuke Okanohara,
          2012/03/29 9:04
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          Daisuke Okanohara,
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