ICML論文提出のガイドライン

近年、機械学習はデータ分析や予測ができることから注目を集めてるよね。この分野に特化した多くの会議が開かれてるから、研究者が自分の研究を提出する時にクリアなガイドラインが必要なんだ。国際機械学習会議（ICML）もその一つで、研究者が自分の成果を発表する場所だよ。この記事では、この重要な会議に論文を提出する際に気をつけるべきポイントをまとめるよ。

#提出プロセス

ICMLへの論文提出は専用のウェブサイトを通じてオンラインで行うよ。著者はメールで論文を送っちゃダメだからね。ウェブサイトには提出方法や使用するフォーマットに関する詳しい指示があるから、それに従わないといけない。ガイドラインをしっかり守ることが大事だよ。

#ファイルフォーマット

論文はPDF形式で提出しないといけないよ。これで、どのデバイスやシステムでも文書が意図した通りに表示されるんだ。付録がある場合はメインの文書に付けて、一つのファイルとして提出する必要があるよ。レビューワーは別のファイルを見ないから、余分な文書は見逃される可能性があるから気をつけてね。

#ページ制限

論文のメインコンテンツにはページ数の制限があるよ。具体的には、メイン本文は8ページを超えちゃいけないんだ。ただし、参考文献や付録にはページ制限がないからね。もし論文が受理されたら、最終版に1ページ追加することもできるよ。

#匿名性

ICMLではダブルブラインドレビューを採用してるよ。つまり、著者は自分の名前や識別情報を提出物に含めないことが求められるんだ。これにより、論文は内容と質だけで評価されることを目的としてるよ。

#フォーマット要件

適切なフォーマットは提出において重要だよ。論文は読みやすく、分かりやすくすることが求められるんだ。基本的なフォーマットのルールは以下の通りだよ：

• フォントとサイズ：ドキュメント全体で10ポイントのTimes New Romanを使用すること。
• 余白：テキストの周りに具体的な余白サイズを設定する必要があるよ。左余白は0.75インチ、上余白は1インチ。他の余白は選んだ用紙サイズ（USレターかA4）に依存するよ。
• スペーシング：テキストの縦の間隔は11ポイントにして、セクションや見出しの間に適切な間隔を設けて文書をクリアにすること。

#タイトルと要約

タイトルは大きく太字で、論文の内容を明確に示さなきゃいけないよ。重要な単語の最初の文字は大文字にしてね。要約は論文の内容を短くまとめるもので、4から6文くらいで研究の目的と重要なポイントを明確に述べる必要があるよ。

#論文の構成

よく構成された論文はアイデアを効果的に伝える助けになるんだ。論文はセクションに分けて、それぞれ適切な見出しを付けることが大切だよ。コンテンツを整理する方法は以下の通りだよ：

#セクションと見出し

• メインセクション：メインセクションを示すために番号付きの見出しを使うこと。これらは左寄せで太字にすること。
• サブセクション：メインセクションをサブセクションに分け、これも番号付きで太字だけどフォントサイズは少し小さくすること。

#段落

論文の本文は段落に整理する必要があるよ。各段落は空行で区切って、最初の行はインデントしないこと。これで読者が情報を追いやすくなるんだ。

#脚注

脚注はメインテキストに収まらない追加情報を提供するために使えるよ。脚注はテキスト内で番号付きの参照で示し、出現する列の下に提供しなきゃいけないんだ。

#視覚要素

図や表などのビジュアルを含めると、ポイントを示すのに役立って論文がもっと魅力的になるよ。以下はガイドラインだね：

#図

• 図はクリアでページの中央に配置しなきゃいけないよ。
• 各図にはそれを説明するキャプションを付けて、キャプションは図の下に置くこと。

#表

• 表もクリアにして、タイトルはその上に表示すること。
• 図と同じように、表も番号を付けて中央に配置し、テキスト内で参照しやすくすることが大事だよ。

#引用と参考文献

他の作品を引用する時はシンプルな引用スタイルに従うこと。これで読者が情報の元のソースを見つけやすくなるよ。引用には著者の姓と出版年を使って、複数の参考文献がある場合はセミコロンで区切るんだ。

#受理された論文の最終版

論文が受理された後、著者は最終版を準備する必要があるよ。このバージョンには最初の提出時に省かれた著者の詳細が含まれなきゃいけない。論文のステータスを示す脚注は受理を反映するように更新して、会議の詳細を含めることが必要だよ。

#著者情報

最終版では、著者は名前と所属を明確に提供しなきゃいけないよ。この情報はタイトルの下に置く必要があって、行を跨いではいけないんだ。

#結論

ICML会議は研究者が機械学習の成果を発表するためのプラットフォームを提供しているよ。提出、フォーマット、構成に関するこれらのガイドラインを守ることは著者にとって重要だね。そうすることで、研究が明確かつ公正に提示され、広範な研究コミュニティからの建設的なフィードバックや交流が得られるんだ。提出ガイドラインを守ることで、著者は機械学習の知識の増加に効果的に貢献できるんだよ。