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革新知能統合研究センター

高次元統計モデリングユニット

ユニットリーダー 山田 誠 (Ph.D.)
山田 誠 (Ph.D.)

高次元統計モデリングユニットでは、ヘルスケアやバイオのような高次元小標本データから、新規の科学的発見を目指す機械学習の方法論の研究を実施しております。特に、科学的発見の方法としては、単純な線形モデルを用いた特徴選択手法が広く利用されております。しかし、ヘルスケアやバイオデータは、データの生成プロセスが必ずしも線形であるとは限らないため、我々のユニットは科学的発見には非線形手法を用いることが重要だと考えており、そのための機械学習の方法論の研究開発を実施しております。究極的な目標として、データから自動で有用な情報を抽出できる機械学習基盤の構築を目指します。

研究主分野

コンピューター科学

研究テーマ

  • 高次元データからの特徴選択
  • 転移学習

主要論文

  1. Yamada, M., Lian, W, Goyal, Amit, Chen, J. Wimalawarne, K., Khan, S. A., Kaski, S., Mamitsuka, H., Chang, Y.:
    "Convex Facotrization Machine for Toxicogenomics Prediction"
    In Proceedings of the 23rd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2017).
  2. Yamada, M., Takeuchi, K., Iwata, T., Taylor, J-S, & Kaski, S.:
    "Localized Lasso for High-Dimensional Regression"
    In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2017).
  3. *Iwata, T. & Yamada, M.:
    "Multi-view Anomaly Detection via Robust Probabilistic Latent Variable Models"
    In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2016).
  4. *Wang, Y., Yin, D., Luo, J., Wang, P., Yamada, M., Chang, Y., & Mei, Q.:
    "Beyond Ranking: Optimizing Whole-Page Presentation"
    In Proceedings of the 9th ACM Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2016). Best paper award.
  5. *Gunasekar, S., Yamada, M., Yin, D., & Chang, Y.:
    "Consistent Collective Matrix Completion under Joint Low Rank Structure"
    In Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2015).
  6. *Yamada, M., Sigal, L., Raptis, M., Toyoda, M., Chang, Y., & Sugiyama, M.:
    "Cross-Domain Matching with Squared-Loss Mutual Information"
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol.37, no.9, pp.1764-1776, (2015).
  7. *Yamada, M., Chang, Y., & Sigal, L.:
    "Domain Adaptation for Structured Regression"
    International Journal of Computer Vision (IJCV), vol. 109, Issue 1-2, pp. 126-145.
  8. *Yamada, M., Sigal, L., & Raptis, M.:
    "Covariate Shift Adaptation for Discriminative 3D Pose Estimation"
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol.36, pp: 235-247, (2014).
  9. *Yamada, M., Jitkrittum, W., Sigal, L., Xing, E. P. & Sugiyama, M.:
    "High-Dimensional Feature Selection by Feature-Wise Non-Linear Lasso"
    Neural Computation, vol.26, no.1, pp.185-207, (2014).
  10. *Yamada, M., Suzuki, T., Kanamori, T., Hachiya, H., & Sugiyama, M.:
    "Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison"
    Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS2011).

お問い合わせ先

〒103-0027 東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋一丁目三井ビルディング 15階

makoto.yamada [at] riken.jp
※[at]は@に置き換えてください。

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