ICML 2018 Accepted Papers Stats

ICML 2018 odbędzie się w Stockholmsmässan w Sztokholmie w Szwecji

W tym tygodniu w Sztokholmie w Szwecji odbędzie się trzydziesta piąta międzynarodowa konferencja nt. Uczenia maszynowego (ICML). ICML jest jedną z najbardziej prestiżowych konferencji naukowych związanych z AI i jest bardzo pożądanym miejscem do publikowania artykułów naukowych.

W grudniu napisałem post opisujący niektóre statystyki, które opracowałem na temat artykułów przyjętych na NIPS 2017. Tym razem, z pomocą Ryana Pilgrima, naukowca z Infinia ML, robię to samo dla ICML. Moje zainteresowanie tym tematem jest przynajmniej częściowo związane z faktem, że jestem prezesem jednej z firm, które publikują prace w ICML. Nasz główny naukowiec, dr Lawrence Carin, jest jednym z najbardziej płodnych badaczy sztucznej inteligencji na świecie, dlatego interesujące jest obserwowanie trendów innych badaczy i firm działających w tej dziedzinie.

W tym roku zaakceptowano 621 artykułów z 2473 zgłoszeń, co stanowi współczynnik akceptacji 25,1%. To o 47% więcej przesłanych prac niż w zeszłym roku 1676 (przy podobnym 25% współczynniku akceptacji).

Warto zauważyć, że analiza, taka jak poniżej, jest precyzyjna pod względem kierunkowym, ale może różnić się od innych źródeł. Wynika to z faktu, że strona internetowa ICML nie ułatwia przeprowadzania analizy i wymaga pewnych hacków i obejść NLP. Nawet konsolidacja zmian nazw instytucji doprowadzi do zmienności. Istnieje wiele różnych sposobów, w których firmy takie jak „Google” są wymienione jako instytucja naukowca. Potrzebna jest pewna ludzka dyskrecja przy próbie utrwalenia różnych pisowni.

Statystyki autora

W tym roku Tong Zhang z Tencent Labs został wymieniony w większości artykułów, w sumie osiem. Lawrence Carin (Vice Provost of Research w Duke and Chief Scientist w Infinia ML) pojawia się na drugim miejscu z siedmioma artykułami. Jak wspomniałem w poście NIPS, Lawrence Carin nadzoruje duże laboratorium ML w Duke, które jest odpowiedzialne za wiele artykułów.

Większość artykułów autora:
1. tong zhang: 8 (tencent labs)
2. lawrence carin: 7 (duke / infinia ml)
3. Jun zhu: 6 (Tsinghua University)
3. quanquan gu: 6 (uva)
3. le song: 6 (ga tech)
3. remi munos: 6 (nyu / courant Institute)
3. pieter abbeel: 6 (uc berkeley)
3. sergey levine: 6 (uc berkeley)
4. Bernhard Schölkopf: 5 (Max Planck Institute)
4. eric xing: 5 (Carnegie Mellon)
4. amin karbasi: 5 (yale)
4. shimon whiteson: 5 (Oxford)

Oprócz Lawrence Carin jedyną osobą, która miała pięć lub więcej artykułów w NIPS, jest Le Song of Georgia Tech.

Statystyki instytucji

Poniżej znajduje się lista 58 najlepszych instytucji, które miały sześć lub więcej artykułów. Oczywiście Google wyróżnia się. Zachowaliśmy osobne liczby w Google, Google AI i DeepMind, ale jeśli połączysz je wszystkie, Google ma autora na 82 artykułach, co stanowi ponad 13% całości. Żadna inna grupa nie jest nawet blisko. Facebook poczynił większy wysiłek na ICML z 21 artykułami w porównaniu z 11 w NIPS.

UC Berkeley ma najwięcej prac z uniwersytetu, ale dwa mniej niż w NIPS. CMU miało aż 48 artykułów w NIPS, ale „tylko” 32 w ICML.

Większość dokumentów według instytucji:
google: 43
berkeley: 33
deepmind: 33
cmu: 32
Stanford: 29
mit: 28
Microsoft: 28
Google ai: 24
facebook: 21
Oxford: 20
Princeton: 20
inria: 18
epfl: 17
et zurich: 16
Cornell: 16
Instytut Maxa Plancka: 15
ut austin: 15
Cambridge: 15
ucla: 15
Uniwersytet w Toronto: 15
Kolumbia: 13
Uniwersytet Tsinghua: 12
amazon: 11
Harvard: 11
tencent: 11
usc: 11
georgia tech: 11
książę: 11
uniwersytet pekiński: 10
purdue: 10
riken: 10
uber: 10
Yale: 9
nyu: 9
University of Wisconsin: 9
mila: 8
paristech: 8
Imperial College London: 8
John Hopkins University: 8
uiuc: 8
University of Virginia: 8
ryż: 8
ibm: 7
technion: 7
Openai: 7
instytut wektorowy: 7
University of Washington: 7
cnrs: 7
caltech: 7
badania google: 7
uniwersytet chicago: 6
uniwersytet w Tybindze: 6
Alan Turing Institute: 6
północno-zachodni: 6
University of Montreal: 6
uc davis: 6
uniwersytet w Pensylwanii: 6
Uniwersytet w Edynburgu: 6

Oto 24 najlepsze uniwersytety według opublikowanych artykułów.

Większość prac uniwersytetów:
berkeley: 33
cmu: 32
Stanford: 29
mit: 28
Oxford: 20
Princeton: 20
epfl: 17
et zurich: 16
Cornell: 16
ut austin: 15
Cambridge: 15
ucla: 15
Uniwersytet w Toronto: 15
Kolumbia: 13
Uniwersytet Tsinghua: 12
Harvard: 11
usc: 11
georgia tech: 11
książę: 11
uniwersytet pekiński: 10
purdue: 10
Yale: 9
nyu: 9
University of Wisconsin: 9

Poniżej znajduje się lista papierowych sum według podmiotów handlowych. Jeśli policzyć papiery wszystkich pracowników Infinia ML, w tym Lawrence Carin, Ricardo Henao i Hongteng Xu, moja firma jest powiązana z IBM na 9. miejscu, wyprzedzając Apple, Disney i Element AI.

Papiery ogółem według instytucji komercyjnych:
google: 43
deepmind: 33
Microsoft: 28
Google ai: 24
facebook: 21
tencent: 11
amazon: 11
uber: 10
infinia ml: 7
badania google: 7
ibm: 7
badania Disneya: 4
jabłko: 3
Badania yahoo: 3
data61: 3
mrówka finansowa: 2
ntt: 2
criteo: 2
yandex: 2
Toyota Technology Institute: 2
prowler.io: 2
element ai: 2
doradztwo w zakresie badań naukowych: 1
qihoo / 360: 1
grupa alibaba: 1
masowy szpital ogólny: 1
kapitał ciemiężyca ograniczony: 1
preferowane sieci, w tym: 1
technologie dolores: 1
instytut badawczy hikvision: 1
elektryczne laboratoria badawcze Mitsubishi: 1
labsix: 1
covariant.ai: 1
NVIDIA: 1
bosch: 1
badania zalando: 1
re. mi. shaw \ & co .: 1
intel: 1
Twitter: 1
Curai: 1
dwie inwestycje sigma: 1
Bae Systems Fast Labs: 1
Aitrics: 1
rekrutować technologie co. Ltd .: 1
siemens ag: 1
Nasiona ea: 1
autodesk: 1
4 paradygmat: 1
petuum inc: 1
badania philips: 1
czujące technologie: 1
Snap: 1
pomarańczowe laboratoria: 1
Qualcomm India Private Limited: 1
rwth: 1
ign: 1
axa im chorus: 1
baidu: 1
nowe technologie: 1
fala d: 1
telefonica: 1
Huawei: 1
Arabia Saudyjska: 1
Rolls-Royce: 1
bytedance inc .: 1
quadrant.ai: 1
magiczny skok: 1
guo: 1

ICML + NIPS

Ponieważ miałem statystyki zarówno dla NIPS 2017, jak i ICML 2018, zastanawiałem się, którzy autorzy opublikowali najwięcej między dwiema konferencjami. Lawrence Carin ma najwięcej z dystansu. Rzadko publikuje się wiele artykułów na jednej z tych konferencji - ci, którzy publikują wiele artykułów na obu konferencjach, stanowią bardzo małą grupę. Oto autorzy z co najmniej ośmioma referatami między dwiema konferencjami:

Większość dokumentów NIPS + ICML:
Lawrence Carin (uniwersytet książęcy): 17
tong zhang (tencent labs): 12
le song (gruziński instytut technologii): 11
Michael Jordan (University of California, Berkeley): 9
nicolas heess (deepmind): 8
razvan pascanu (deepmind): 8