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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IBISML 2022-09-15
15:05
神奈川 慶應義塾大学 矢上キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
複数の参照解を利用したSafe Pattern Pruningにおける正則化パス計算の効率化
吉田拓未名工大)・花田博幸理研)・中川和也鈴村真矢Onur Boyar岩田和樹名工大)・志村 駿田中優次名大)・烏山昌幸名工大)・田地宏一名大)・津田宏治東大/理研)・竹内一郎名大/理研IBISML2022-38
高次元の特徴量を$L_1$正則化学習によって効率的にモデル化するための手法として Safe Screening や Sa... [more] IBISML2022-38
pp.39-46
IBISML 2017-03-07
10:00
東京 東京工業大学 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用
岸本 薫烏山昌幸中川和也名工大)・木村幸太郎阪大)・依田 憲名大)・梅津佑太梶岡慎輔名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大IBISML2016-105
近年, GPS 等の計測機器の軽量化・低コスト化により, 動物の行動を正確に記録したバイオロギングデータに対して, デー... [more] IBISML2016-105
pp.41-48
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 高次元分類問題のためのSelective Inference
梅津佑太中川和也名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大IBISML2016-59
機械学習をはじめとする多くの分野で, データの特徴量が大きな場合, データ解析を行う前の事前処理としてスクリーニングなど... [more] IBISML2016-59
pp.93-100
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
13:15
富山 富山大学 [ショートペーパー]時系列データの変化点検出におけるSelective Inference
梅津佑太中川和也井上茂乗名工大)・津田宏治東大)・杉山麿人前川卓也阪大)・玉木 徹広島大)・依田 憲名大)・○竹内一郎名工大PRMU2016-63 IBISML2016-18
本研究では, 時系列データから変化点を検出した際に, 検出された変化点が統計的に有意かどうかを検定するための手法を提案す... [more] PRMU2016-63 IBISML2016-18
pp.89-92
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
15:45
富山 富山大学 パターンマイニング問題におけるセーフパターンプルーニングを用いたスパースモデルの学習
中川和也鈴村真矢烏山昌幸名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大PRMU2016-70 IBISML2016-25
本論文では, パターンマイニング問題におけるスパースな予測モデルの学習を考える. 予測モデルの学習において我々が提案する... [more] PRMU2016-70 IBISML2016-25
pp.127-134
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
14:15
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 セーフスクリーニングを用いた組み合わせ効果を持つスパースモデルの効率的学習
中川和也鈴村真矢烏山昌幸竹内一郎名工大IBISML2015-10
多くの機械学習のタスクにおいて, 各特徴間の相互作用効果を考慮することが重要であると考えられる.
しかし全ての相互作... [more]
IBISML2015-10
pp.63-68
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
14:40
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 高次交互作用モデルのためのSelective Inference
鈴村真矢中川和也名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大IBISML2015-11
予測モデリングにおいて統計的に優位な高次交互作用効果を同定することは重要なタスクである.このタスクが困難であるのは,高次... [more] IBISML2015-11
pp.69-74
ITS, WBS
(併催)
2009-12-08
09:25
熊本 熊本大学工学部 偏光を用いた光源方位にロバストな路面湿潤検出
中川和哉柴田啓司堀田裕弘富山大ITS2009-18
偏光を用いた路面湿潤状況検出は,大気によって乱反射した散乱光によって生じる垂直偏光成分と,水平偏光成分の差異から路面の湿... [more] ITS2009-18
pp.7-11
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