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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 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]階層型クラスタリングに基づく特徴選択のためのSelective Inference
鈴木健太井上茂乗梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-70
遺伝子発現量データや顧客の購買履歴データなど, 背後に複数のクラスタを持つデータを分析し, 各クラスタに特有の傾向を発見... [more] IBISML2018-70
pp.197-204
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]動的計画法を用いた系列セグメンテーションにおけるSelective Inference
戸田博己梅津佑太佐久間拓人名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-81
近年,センサーデバイスの普及により様々な系列データが容易に取得可能となっている.系列データのセグメンテーションは観測対象... [more] IBISML2018-81
pp.279-286
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]Selective Inferenceに基づくスパース線形回帰モデルにおける能動学習
梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-95
興味のあるパラメータを効率よく推定するために, 適当な最適性の基準を定めることで, あらかじめサンプリングするデータにつ... [more] IBISML2018-95
pp.381-388
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
10:50
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Post Clustering Inferenceとシングルセル解析への応用
井上茂乗梅津佑太名工大)・坪田庄真名大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2018-3
顧客データや遺伝子発現量データなど, 背後に複数のサブグループをもつようなデータは数多く存在する. このようなデータに対... [more] IBISML2018-3
pp.15-22
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
11:15
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 予測系列マイニングのための選択的推論とその軌跡データ分析への適用
西 和弥佐久間拓人梅津佑太梶岡慎輔竹内一郎名工大IBISML2018-4
 [more] IBISML2018-4
pp.23-29
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]ヘテロジニアスなデータに対するクラスタリング後の推論
井上茂乗梅津佑太名工大)・坪田庄真名大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2017-44
精密医療 (Precision Medicine) の普及に伴い, ヘテロジニアスなデータに対する解析手法の需要が高まり... [more] IBISML2017-44
pp.69-76
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]多次元系列における変化点検出のためのSelective Inference
梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2017-71
理論, 応用の両面において, 与えられた系列から構造の変化を検知することは, 工学やバイオインフォマティクス, 経済学を... [more] IBISML2017-71
pp.269-276
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
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