所属学科・専攻等 |
情報工学教育類 知能情報分野
|
職名 |
教授 |
ホームページ |
|
研究分野・キーワード |
統計的機械学習 バイオインフォマティクス 計算機統計学 |
竹内 一郎 (タケウチ イチロウ)
TAKEUCHI Ichiro
|
|
論文
-
Knowledge-transfer-based cost-effective search for interface structures: A case study on fcc-Al [110] tilt grain boundary
Yonezu T., Tamura T., Takeuchi I., Karasuyama M.
Physical Review Materials 2018年11月 [査読有り]
研究論文(学術雑誌) 共著
-
Can AI predict animal movements? Filling gaps in animal trajectories using Inverse Reinforcement Learning
Hirakawa T., Yamashita T., Tamaki T., Fujiyoshi H., Umezu Y., Takeuchi I., Matsumoto S., Yoda K.
Ecosphere 2018年10月 [査読有り]
研究論文(学術雑誌) 共著
-
Understanding colour tuning rules and predicting absorption wavelengths of microbial rhodopsins by data-driven machine-learning approach
Karasuyama M., Inoue K., Nakamura R., Kandori H., Takeuchi I.
Scientific Reports 2018年10月 [査読有り]
研究論文(学術雑誌) 共著
-
Safe triplet screening for distance metric learning
Yoshida T., Takeuchi I., Karasuyama M.
Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2018) 2018年08月 [査読有り]
研究論文(国際会議プロシーディングス) 共著
-
Finding discriminative animal behaviors from sequential bio-logging trajectory data
Sakuma T., Nishi K., Yamazaki SJ, Kimura KD, Matsumoto S., Yoda K., Takeuchi I.
Proceedings of International Conference on Distributed, Ambient, and Pervasive Interactions 2018 2018年05月 [査読有り]
研究論文(国際会議プロシーディングス) 共著
-
Efficiently monitoring small data modification effect for large-scale learning in changing environment
Hanada H., Shibagaki A., Sakuma J., Takeuchi I.
Proceedings of The 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2018) 2018年04月 [査読有り]
研究論文(国際会議プロシーディングス) 共著
-
Post Selection Inference with Kernels
Yamada M., Umezu Y., Fukumizu K., Takeuchi I.
Proceedings of Artificial Intelligence and Statistics 2018 (AISTATS2018) 2018年04月 [査読有り]
研究論文(国際会議プロシーディングス) 共著
-
Bayesian-driven first-principles calculations for accelerating exploration of fast ion conductors for rechargeable battery application
Jalem R., Kanamori K., Takeuchi I., Nakayama M. Yamasaki H., Saito T.
Scientific Reports 2018年04月 [査読有り]
研究論文(学術雑誌) 共著
-
Exploring a potential energy surface by machine learning for characterizing atomic transport
Kanamori K., Toyoura K., Honda J., Hattori K., Seko A., Karasuyama M., Shitara K., Shiga M., Kuwabara A., Takeuchi I.
Physical Review B 2018年03月 [査読有り]
研究論文(学術雑誌) 共著
-
Prognostic relevance of genetic alterations in diffuse lower-grade gliomas.
Aoki K., Nakamura H., Suzuki H., Matsuo K., Kataoka K., Shimamura T., Motomura K., Ohka F., Shiina S., Yamamoto T., Nagata Y., Yoshizato T., Mizoguchi M., Abe T., Momii Y., Muragaki Y., Watanabe R., Ito I., Sanada M., Yajima H., Morita N., Takeuchi I., Miyano S., Wakabayashi T., Ogawa S., Natsume A.
Neuro-Oncology 2018年01月 [査読有り]
研究論文(学術雑誌) 共著
著書
-
機械学習のための連続最適化
金森敬文、鈴木大慈, 竹内 一郎 , 佐藤 一誠 (担当: 共著 )
講談社サイエンティフィック 2016年
-
サポートベクトルマシン
竹内一郎,烏山昌幸 (担当: 共著 )
講談社サイエンティフィク 2015年08月
-
統計的機械学習の基礎
杉山将, 井手剛, 神嶌敏弘, 栗田多喜夫, 前田英作監訳, 井尻善久, 井手剛, 岩田具治, 金森敬文, 兼村厚範, 烏山昌幸, 河原吉伸, 木村昭悟, 小西嘉典, 酒井智弥, 鈴木大慈, 竹内一郎, 玉木徹, 出口大輔, 冨岡亮太, 波部斉, 前田新一, 持橋大地, 山田誠 (担当: 共訳 )
共立出版 2014年06月
総説・解説記事
-
高次交互作用モデリングのための機械学習アルゴリズム
竹内一郎,中川和也,津田宏治
日本ロボット学会誌 2017年 [依頼有り]
総説・解説(学術雑誌) 共著
-
機械学習アルゴリズムのためのパラメトリック計画法
竹内一郎
日本応用数理学会論文誌 ( 日本応用数理学会 ) 23 517 - 536 2013年09月
総説・解説(学術雑誌) 単著
-
DNAマイクロアレイデータのための統計解析技術
竹内一郎
化学工学 ( 化学工学会 ) 76 ( 12 ) 2012年12月
総説・解説(国際会議プロシーディングズ) 単著
科研費(文科省・学振)獲得実績
-
ビッグデータ駆動型科学のための仮説生成・検証法開発と材料,生物,医療分野での実証
基盤研究(A)
研究期間: 2017年04月 - 2021年03月
-
ナビゲーション研究のための統計的データ分析基盤整備とヒト移動データ分析
新学術領域研究
研究期間: 2016年06月 - 2021年03月
-
データ科学に基づくポテンシャルエネルギー関数の効率的推定とプロトン伝導体への応用
新学術領域研究
研究期間: 2016年04月 - 2018年03月
-
ビッグデータ解析における最適保障スクリーニングの理論と応用
基盤研究(B)
研究期間: 2014年04月 - 2017年03月
-
統計的機械学習と第一原理計算に基づくプロトン伝導体の効率的探索
新学術領域研究
研究期間: 2014年04月 - 2016年03月
その他競争的資金獲得実績
-
新たなバイオテクノロジーを用いて得られた食品の安全性確保とリスクコミュニケーションのための研究
提供機関: 厚生労働省 厚生労働科学研究費補助金
研究期間: 2018年04月 - 2021年03月
受託研究受入実績
-
CREST研究(離散構造統計学の創出と癌科学への展開)(研究代表者:津田宏治,主たる共同研究者:竹内一郎他)
提供機関: 科学技術振興機構 一般受託研究
研究期間: 2015年10月 - 2021年03月
-
CREST研究(自己情報コントロール機構を持つプライバシ保護データ収集・解析基盤の構築と個別化医療・ゲノム疫学への展開(研究代表者:佐久間淳,主たる共同研究者:竹内一郎他)
提供機関: 科学技術振興機構 一般受託研究
研究期間: 2013年10月 - 2019年03月