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研究者
J-GLOBAL ID:202001019781542171   更新日: 2024年08月14日

稲津 佑

イナツ ユウ | Inatsu Yu
所属機関・部署:
職名: 助教
ホームページURL (2件): http://www-als.ics.nitech.ac.jp/http://www-als.ics.nitech.ac.jp/en_index.html
研究分野 (1件): 知能情報学
競争的資金等の研究課題 (2件):
  • 2023 - 2025 実験変数の一部が制御できない状況下での制御可能変数に対する統一的ベイズ最適化手法
  • 2020 - 2025 探索的分析によるデータ駆動型仮設の信頼性評価法の確立と生命科学分野における実証
論文 (30件):
  • Y. Inatsu, S. Takeno, H. Hanada, K. Iwata, I. Takeuchi. Bounding Box-based Multi-objective Bayesian Optimization of Risk Measures under Input Uncertainty. The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR. 2024. 238. 4564-4572
  • S. Iwazaki, T. Tanabe, M. Irie, S. Takeno, Y. Inatsu. Risk Seeking Bayesian Optimization under Uncertainty for Obtaining Extremum. The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR. 2024. 238. 1252-1260
  • S. Takeno, Y. Inatsu, M. Karasuyama, I. Takeuchi. Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian Regret Bounds. Proceedings of The 41th International Conference on Machine Learning. 2024. 235. 47510-47534
  • S. Takeno, Y. Inatsu, M. Karasuyama. Randomized Gaussian Process Upper Confidence Bound with Tighter Bayesian Regret Bounds. Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning. 2023. 202. 33490-33515
  • 稲津 佑, 竹内 一郎. 分布ロバストなパレートフロントの同定問題に対する多目的ベイズ最適化. 信学技報. 2022. 122. 325. 112-119
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MISC (11件):
  • Hiroki Toda, Yu Inatsu, Ichiro Takeuchi. Post-selection Inference for Spatio-temporal Trajectory Segmentation. 研究集会「Recent Progress in Spatial and/or Spatio-temporal Data Analysis」予稿集. 2020
  • 稲津 佑, 竹内 一郎. コストに基づく入力不確実性がある下でのレベルセット推定のための能動学習. 2019年度統計関連学会連合大会. 2019
  • 稲津 佑, 竹内 一郎. 入力がコストに応じたランダム性を持つ場合のレベルセット推定のための能動学習. 研究集会「統計学と機械学習の数理と展開」予稿集. 2019
  • 稲津 佑, 烏山 昌幸, 井上 圭一, 神取 秀樹, 竹内 一郎. 高次元ベイズ線形モデルにおけるconfidence region estimationを用いた回帰係数の同定のためのアクティブラーニング. 2018年度統計関連学会連合大会. 2018
  • 稲津 佑. パラメータに順序制約が課せられたANOVAモデルに対するAIC規準およびCp規準. 2016年度統計関連学会連合大会. 2016
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書籍 (2件):
  • マテリアルズインフォマティクス・量子コンピュータおよび自然言語処理と自律型実験システムを活用した次世代材料開発
    株式会社AndTech 2024
  • 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
    株式会社技術情報協会 2023 ISBN:9784861049941
講演・口頭発表等 (68件):
  • Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian Regret Bounds
    (Forty-first International Conference on Machine Learning (ICML2024) 2024)
  • ベイズ最適化の基礎と応用~単目的最適化/多目的最適化/ロバスト最適化~
    (情報機構セミナー 2024)
  • 機械学習による適応的実験計画~ベイズ最適化の基礎と応用~
    (トリケップス WEBセミナー 2024)
  • Bounding Box-based Multi-objective Bayesian Optimization of Risk Measures under Input Uncertainty
    (The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2024) 2024)
  • Risk Seeking Bayesian Optimization under Uncertainty for Obtaining Extremum
    (The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2024) 2024)
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学歴 (4件):
  • 2014 - 2017 広島大学 大学院理学研究科 博士課程後期数学専攻
  • 2012 - 2014 広島大学 大学院理学研究科 博士課程前期数学専攻
  • 2010 - 2012 広島大学 理学部 数学科
  • 2005 - 2010 苫小牧工業高等専門学校 物質工学科
学位 (3件):
  • 学士 (理学) (広島大学)
  • 修士 (理学) (広島大学)
  • 博士 (理学) (広島大学)
経歴 (2件):
  • 2020/11/01 - 2025/10/31 名古屋工業大学 大学院 つくり領域 助教
  • 2017/04 - 2020/10 理化学研究所 革新知能統合研究センター データ駆動型生物医科学チーム 特別研究員
委員歴 (6件):
  • 2023 - 2024 情報処理学会 査読員
  • 2021 - 2024 IEEE GCCE OS-AIR 査読員
  • 2024 - AISTATS2024 査読員
  • 2023 - IEEE Transactions on Smart Grid 査読員
  • 2022 - Japanese Journal of Statistics and Data Science 査読員
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受賞 (4件):
  • 2023/12 - IBIS2023優秀プレゼンテーション賞ファイナリスト 事後分布からのサンプルに基づくベイズ最適化
  • 2023/10 - 2022年度IBISML研究会賞ファイナリスト 乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析
  • 2022/11 - 2021年度IBISML研究会賞ファイナリスト 分布的ロバストな機会制約付き最適化問題に対する能動学習
  • 2021/11 - 2020年度IBISML研究会賞 多次元系列データの変化点検出のための選択的推論
所属学会 (1件):
日本統計学会
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