研究者検索結果一覧 前田 高志ニコラス 前田 高志ニコラスマエダ タカシニコラス (Takashi Nicholas MAEDA) ダウンロードする帳票の形式を下記より選択して下さい 「教育研究等環境」形式 「文科省帳票様式第4号 ①履歴書」形式 「文科省帳票様式第4号 ②教育研究業績書」形式 基本情報 所属学習院大学 計算機センター 准教授学位博士(工学)(東京大学)J-GLOBAL ID201901001726169782researchmap会員IDB000354059 研究分野 1 情報通信 / 知能情報学 / 経歴 5 2024年9月 - 現在 滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 特任准教授 2024年4月 - 現在 学習院大学 計算機センター 准教授 2022年4月 - 現在 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員 2022年4月 - 2024年3月 東京電機大学 システムデザイン工学部 准教授 2019年4月 - 2022年3月 国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 特別研究員 学歴 3 2016年4月 - 2019年3月 東京大学 大学院工学系研究科 システム創成学専攻(博士課程) 2014年4月 - 2016年3月 東京大学 大学院工学系研究科 システム創成学専攻(修士課程) 京都大学 文学部 人文学科 論文 9 Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with Unobserved Variables and its Application to Time Series Data. Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu CoRR abs/2401.07231 2024年 Python package for causal discovery based on LiNGAM Takashi Ikeuchi, Mayumi Ide, Yan Zeng, Takashi Nicholas Maeda, and Shohei Shimizu Journal of Machine Learning Research 24(14) 2023年1月 査読有り The economic value of urban landscapes in a suburban city of Tokyo, Japan: A semantic segmentation approach using Google Street View images Masatomo Suzuki, Junichiro Mori, Takashi Nicholas Maeda, Jun Ikeda Journal of Asian Architecture and Building Engineering 22(3) 1110-1125 2022年7月14日 査読有り I-RCD: An improved algorithm of repetitive causal discovery from data with latent confounders Takashi Nicholas MAEDA Behaviormetrika 2022年6月4日 査読有り招待有り筆頭著者最終著者責任著者 Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders Takashi Nicholas MAEDA, Shohei SHIMIZU International Journal of Data Science and Analytics 13(2) 77-89 2021年9月7日 査読有り筆頭著者 Causal Additive Models with Unobserved Variables Takashi Nicholas MAEDA, Shohei SHIMIZU Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 161 97-106 2021年7月27日 査読有り Discovery of Causal Additive Models in the Presence of Unobserved Variables. Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu CoRR abs/2106.02234 2021年 RCD: Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models with latent confounders T. N. Maeda, S. Shimizu JMLR Workshop and Conference Proceedings, AISTATS2020 (Proc. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics) 735-745 2020年5月 査読有り Causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders. Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu CoRR abs/2001.04197 2020年 1 MISC 2 大学別の博士課程進学等に関するデータセットの構築と統計的因果探索 高山, 正行, 小松, 尚登, ファム, テ トン, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 小柴, 等, 清水, 昌平 年次学術大会講演要旨集 38 874-879 2023年10月28日 一般講演要旨 identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/19271 博士課程進学率に関する因果モデルの構築 高山 正行, 小柴 等, 前田 高志ニコラス, 三内 顕義, 清水 昌平, 星野 利彦 Jxiv 2022年3月
前田 高志ニコラスマエダ タカシニコラス (Takashi Nicholas MAEDA) ダウンロードする帳票の形式を下記より選択して下さい 「教育研究等環境」形式 「文科省帳票様式第4号 ①履歴書」形式 「文科省帳票様式第4号 ②教育研究業績書」形式 基本情報 所属学習院大学 計算機センター 准教授学位博士(工学)(東京大学)J-GLOBAL ID201901001726169782researchmap会員IDB000354059 研究分野 1 情報通信 / 知能情報学 / 経歴 5 2024年9月 - 現在 滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 特任准教授 2024年4月 - 現在 学習院大学 計算機センター 准教授 2022年4月 - 現在 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員 2022年4月 - 2024年3月 東京電機大学 システムデザイン工学部 准教授 2019年4月 - 2022年3月 国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 特別研究員 学歴 3 2016年4月 - 2019年3月 東京大学 大学院工学系研究科 システム創成学専攻(博士課程) 2014年4月 - 2016年3月 東京大学 大学院工学系研究科 システム創成学専攻(修士課程) 京都大学 文学部 人文学科 論文 9 Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with Unobserved Variables and its Application to Time Series Data. Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu CoRR abs/2401.07231 2024年 Python package for causal discovery based on LiNGAM Takashi Ikeuchi, Mayumi Ide, Yan Zeng, Takashi Nicholas Maeda, and Shohei Shimizu Journal of Machine Learning Research 24(14) 2023年1月 査読有り The economic value of urban landscapes in a suburban city of Tokyo, Japan: A semantic segmentation approach using Google Street View images Masatomo Suzuki, Junichiro Mori, Takashi Nicholas Maeda, Jun Ikeda Journal of Asian Architecture and Building Engineering 22(3) 1110-1125 2022年7月14日 査読有り I-RCD: An improved algorithm of repetitive causal discovery from data with latent confounders Takashi Nicholas MAEDA Behaviormetrika 2022年6月4日 査読有り招待有り筆頭著者最終著者責任著者 Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders Takashi Nicholas MAEDA, Shohei SHIMIZU International Journal of Data Science and Analytics 13(2) 77-89 2021年9月7日 査読有り筆頭著者 Causal Additive Models with Unobserved Variables Takashi Nicholas MAEDA, Shohei SHIMIZU Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 161 97-106 2021年7月27日 査読有り Discovery of Causal Additive Models in the Presence of Unobserved Variables. Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu CoRR abs/2106.02234 2021年 RCD: Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models with latent confounders T. N. Maeda, S. Shimizu JMLR Workshop and Conference Proceedings, AISTATS2020 (Proc. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics) 735-745 2020年5月 査読有り Causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders. Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu CoRR abs/2001.04197 2020年 1 MISC 2 大学別の博士課程進学等に関するデータセットの構築と統計的因果探索 高山, 正行, 小松, 尚登, ファム, テ トン, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 小柴, 等, 清水, 昌平 年次学術大会講演要旨集 38 874-879 2023年10月28日 一般講演要旨 identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/19271 博士課程進学率に関する因果モデルの構築 高山 正行, 小柴 等, 前田 高志ニコラス, 三内 顕義, 清水 昌平, 星野 利彦 Jxiv 2022年3月