研究者
J-GLOBAL ID:201801000653333518   更新日: 2024年06月14日

竹内 孝

Takeuchi Koh
所属機関・部署:
職名: 講師
その他の所属(所属・部署名・職名) (1件):
  • 理化学研究所  革新知能統合研究センター   客員研究員
ホームページURL (1件): https://www.ml.ist.i.kyoto-u.ac.jp/koh.takeuchi/
研究分野 (1件): 知能情報学
研究キーワード (2件): 機械学習 ,  データマイニング
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2021 - 2026 自律的に計測・介入を行うχログボットのアルゴリズム開発
  • 2020 - 2022 リライアブルな意思決定のための時空間因果推論モデルの研究
  • 2019 - 2020 時空間超解像のための時空間畳み込み技術の研究
  • 2014 - 2018 離散凸解析に基づく機械学習アルゴリズム体系の構築とその応用
論文 (45件):
  • Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda. Estimating Counterfactual Treatment Outcomes Over Time in Complex Multiagent Scenarios. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2024. 1-15
  • Maina Sogabe, Kaoru Ishikawa, Toshihiro Takamatsu, Koh Takeuchi, Takahiro Kanno, Koji Fujimoto, Tetsuro Miyazaki, Toshihiro Kawase, Toshihiko Sato, Kenji Kawashima. Bleeding alert map (BAM): The identification method of the bleeding source in real organs using datasets made on mimicking organs. Array. 2023. 19. 100308-100308
  • Xiaofeng Lin, Guoxi Zhang, Xiaotian Lu, Han Bao 0002, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima. Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference. CoRR. 2023. abs/2309.13884
  • Xiaofeng Lin, Guoxi Zhang, Xiaotian Lu, Han Bao 0002, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima. Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference. ECML/PKDD (1). 2023. 576-592
  • Ryu Shirakami, Toshiya Kitahara, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima. QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic. KDD. 2023. 4832-4841
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MISC (11件):
  • 竹内 孝. 機械学習を用いたグラフ構造データの解析と応用. 人工知能. 2023. 38. 2. 158-164
  • 乾拓海, 原田将之介, LIU Yang, 竹内孝, 瀧川一学, 山西芳裕, 鹿島久嗣. 観測バイアスを考慮した化合物ネットワークのリンク予測. 人工知能学会全国大会(Web). 2022. 36th. 4Yin214-4Yin214
  • 竹内 孝. 会議報告:The 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems( AAMAS-2021). 人工知能. 2021. 36. 5. 661-662
  • 辻本 大輝, 竹内 孝, 岸野 泰恵, 鈴木 宏和, 依田 憲, 木村 幸太郎, 前川 卓也, 原 隆浩. 深層学習を用いた生物移動軌跡の教師なしセグメンテーションに関する検討. 人工知能学会全国大会論文集. 2020. 2020. 0. 2C4OS7a02-2C4OS7a02
  • 大木 基至, 竹内 孝, 植松 幸生. Web上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知 (データ工学). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2017. 117. 212. 123-128
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学歴 (2件):
  • 2016 - 2019 京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻
  • 2009 - 2011 早稲田大学大学院 先進理工学研究科 電気・情報生命専攻
学位 (1件):
  • 博士 (情報学) (京都大学)
経歴 (3件):
  • 2023/10 - 現在 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 講師
  • 2020/02 - 2023/09 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 助教
  • 2011/04 - 2020/01 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 研究員
委員歴 (5件):
  • 2021 - 2023 人工知能学会全国大会 (JSAI) 大会委員
  • 2023 - 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023) プログラム委員
  • 2023 - The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD) Local Chair
  • 2019 - 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019) プログラム委員
  • 2016 - 第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) プログラム委員
受賞 (13件):
  • 2023/11 - 人工知能学会 第37回全国大会優秀賞 階層クラスタリングの安定化
  • 2022/08 - International Conference on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL) Best Poster Award Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation
  • 2022 - 土木学会 構造工学委員会 AI・データサイエンス奨励賞 非線形教師あり学習による地理空間情報とIC定期データからの駅周辺における商圏人口分析
  • 2022 - 人工知能学会 第36回全国大会優秀賞 地理空間情報とIC定期券データを用いた教師あり学習による駅商圏の異方的推定
  • 2021 - 人工知能学会 第35回全国大会優秀賞 因果推論を用いた群衆移動の誘導における介入効果推定
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