革新知能統合研究センター 高次元統計モデリングチーム
チームリーダー 山田 誠（Ph.D.）
研究概要
当チームでは、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います。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機械学習手法が広く利用されています。しかし、ヘルスケアやバイオデータは、入出力間(遺伝子と対応するラベル等)の関係が必ずしも線形だとは限りません。そのため、これまでに多くの重要な科学的発見が見過ごされてきた可能性があります。そこで、我々のユニットでは、データから自動で有用な情報を効率よく抽出する非線形機械学習基盤を構築し、新規の科学的発見の効率化を目指します。
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).
関連リンク
メンバーリスト
主宰者
- 山田 誠
- チームリーダー
メンバー
- LE Tam Thanh
- 研究員
- CLIMENTE GONZALEZ Hector
- 基礎科学特別研究員
- SINGH Dinesh
- 特別研究員
- NAYLOR Peter Jack
- 特別研究員
- 松井 茂之
- 客員主管研究員
- 福水 健次
- 客員主管研究員
- 鹿島 久嗣
- 客員研究員
- PARK Heewon
- 客員研究員
- 伊藤 勇太
- 客員研究員
- 今泉 允聡
- 客員研究員
- 遠藤 太一郎
- 客員研究員
- POIGNARD Benjamin Michel Claude
- 客員研究員
- 下平 英寿
- 客員研究員
- 奥野 彰文
- 客員研究員
- 本多 淳也
- 客員研究員
- 寺田 吉壱
- 客員研究員
- 横井 祥
- 客員研究員
- 木原 健太
- 研究パートタイマⅠ
- LI Runsen
- 研究パートタイマーⅠ
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
Email: makoto.yamada [at] riken.jp
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