山田誠

Yamada Makoto

所属機関・部署：
職名：准教授
ホームページURL (1件)： http://www.makotoyamada-ml.com/

研究分野 (3件)：応用数学、統計数学 , 数学基礎 , 知能情報学

研究キーワード (3件)：画像処理 , 信号処理 , 機械学習

競争的資金等の研究課題 (5件)：

論文 (108件)：

Yoichi Chikahara, Makoto Yamada, Hisashi Kashima. Feature selection for discovering distributional treatment effect modifiers. Uncertainty in Artificial Intelligence(UAI). 2022. 400-410
Ayato Toyokuni, Sho Yokoi, Hisashi Kashima, Makoto Yamada. Computationally Efficient Wasserstein Loss for Structured Labels. Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop. 2021. 1-7
Ayato Toyokuni, Sho Yokoi, Hisashi Kashima, Makoto Yamada. Computationally Efficient Wasserstein Loss for Structured Labels. CoRR. 2021. abs/2103.00899
Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima. Re-evaluating Word Mover's Distance. CoRR. 2021. abs/2105.14403
Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima. Poincare: Recommending Publication Venues via Treatment Effect Estimation. CoRR. 2020. abs/2010.09157

MISC (8件)：

杉山将, 山田誠, ドゥ・プレシマーティヌス・クリストフェル, リウソン. 非定常環境下での学習:共変量シフト適応,クラスバランス変化適応,変化検知. 日本統計学会誌. 2014. 44. 1. 113-136
Masashi Sugiyama, Makoto Yamada, Marthinus Christoffel du Plessis. Learning under nonstationarity: Covariate shift and class-balance change. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. 2013. 5. 6. 465-477
Makoto Yamada, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka Hachiya, Masashi Sugiyama. Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison. Neural Computation. 2013. 25. 5. 1324-1370
Gang Niu, Bo Dai, Makoto Yamada, Masashi Sugiyama. SERAPH: Semi-supervised Metric Learning Paradigm with Hyper Sparsity. 2011
Makoto Yamada, Gang Niu, Jun Takagi, Masashi Sugiyama. Sufficient Component Analysis for Supervised Dimension Reduction. 2011

学位 (1件)：

経歴 (5件)：

委員歴 (1件)：

受賞 (7件)：

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所属学会 (4件)：

音響学会 , AAAI , IEICE , IEEE

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山田 誠