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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 | 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］マルコフネットワーク構造変化検出におけるスパースKLIEPモデルのセーフスクリーニング ○佐藤浩基（岐阜大）・志賀元紀（岐阜大/JST/理研）・山田 誠（京大/JST/理研） IBISML2018-52 |
遺伝子ネットワークの解析において，疾病の発症前後におけるネットワーク構造の差異の解析は，疾病メカニズムの解明に役立つ.... [more] | IBISML2018-52 pp.61-68 |
| IBISML | 2018-03-06 10:00 |
福岡 | 九州大学 西新プラザ | セーフパターンプルーニングによるルールベースモデルの学習 加藤宏樹・○花田博幸（名工大）・竹内一郎（名工大/理研/物質・材料研究機構） IBISML2017-98 |
「年齢が20歳以上29歳以下, かつ体重が70kg以上80kg以下」というような「ルール」を説明変数として予測に用いるモ... [more] | IBISML2017-98 pp.55-62 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | マージン最大化距離学習におけるセーフスクリーニング ○吉田知貴（名工大）・竹内一郎（名工大/物質・材料研究機構/理研）・烏山昌幸（名工大/物質・材料研究機構/JST） IBISML2017-64 |
分類問題において，最適な距離尺度をデータから推定する枠組みとして距離学習が知られている．本稿では特に，マージン最大化原理... [more] | IBISML2017-64 pp.219-226 |
| 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 |
| 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 |
| IBISML | 2013-11-12 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］ヒンジ損失最小化におけるセーフサンプルスクリーニングルール ○小川晃平・川本大和・鈴木良規・竹内一郎（名工大） IBISML2013-39 |
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM) などのヒンジ損失関数最小化問題を学習する際に不要であるインスタンスを学習前に... [more] | IBISML2013-39 pp.23-30 |
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