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竹内 孝

タケウチ コウ

情報学研究科 情報学専攻認知システム講座 講師

竹内 孝
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    Last Updated :2024/04/23

    基本情報

    学部兼担

    • 工学部

    学位

    • 修士(工学)(早稲田大学)
    • 博士(情報学)(京都大学)

    経歴

    • 自 2023年10月, 至 現在
      京都大学, 大学院情報学研究科 知能情報学専攻, 講師
    • 自 2020年02月, 至 2023年09月
      京都大学, 大学院情報学研究科 知能情報学専攻, 助教
    • 自 2011年04月, 至 2020年01月
      NTT, コミュニケーション科学基礎研究所, 研究員

    ID,URL

    researchmap URL

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      Last Updated :2024/04/23

      研究

      研究キーワード

      • データマイニング
      • 機械学習

      研究分野

      • 情報通信, 知能情報学

      論文

      • Bleeding alert map (BAM): The identification method of the bleeding source in real organs using datasets made on mimicking organs.
        Maina Sogabe; Kaoru Ishikawa; Toshihiro Takamatsu; Koh Takeuchi; Takahiro Kanno; Koji Fujimoto; Tetsuro Miyazaki; Toshihiro Kawase; Toshihiko Sato; Kenji Kawashima
        Array, 2023年09月
      • Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference.
        Xiaofeng Lin; Guoxi Zhang; Xiaotian Lu; Han Bao 0002; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima
        ECML/PKDD (1), 2023年
      • QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic.
        Ryu Shirakami; Toshiya Kitahara; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima
        KDD, 2023年
      • Causal Effect Estimation on Hierarchical Spatial Graph Data.
        Koh Takeuchi; Ryo Nishida; Hisashi Kashima; Masaki Onishi
        KDD, 2023年
      • Mitigating Voter Attribute Bias for Fair Opinion Aggregation.
        Ryosuke Ueda; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima
        AIES, 2023年
      • Multiview Representation Learning from Crowdsourced Triplet Comparisons.
        Xiaotian Lu; Jiyi Li; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima
        WWW, 2023年
      • District Characteristics Analysis with Regional Garbage Amount Estimation Using Vehicle- Mounted Motion Sensors.
        Yasue Kishino; Yoshinari Shirai; Koh Takeuchi; Shin Mizutani; Takayuki Suyama; Futoshi Naya; Naonori Ueda
        ISC2, 2022年
      • Mitigating Observation Biases in Crowdsourced Label Aggregation.
        Ryosuke Ueda; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima
        ICPR, 2022年
      • Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation.
        Keisuke Fujii 0001; Koh Takeuchi; Atsushi Kuribayashi; Naoya Takeishi; Yoshinobu Kawahara; Kazuya Takeda
        SIGSPATIAL/GIS, 2022年
      • Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations.
        Sein Minn; Jill-Jênn Vie; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Feida Zhu 0001
        AAAI, 2022年
      • Predicting Anesthetic Infusion Events Using Machine Learning
        Naoki Miyaguchi; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Mizuki Morita; Hiroshi Morimatsu
        Scientific Reports, 2021年11月19日, 査読有り
      • Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatiotemporal Data Collections.
        Naoya Takeishi; Keisuke Fujii 0001; Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara
        SIAM J. Appl. Dyn. Syst., 2022年
      • Time Series Link Prediction Using NMF.
        Faith W. Mutinda; Atsuhiro Nakashima; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki; Makoto Onizuka
        IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, BigComp 2019, Kyoto, Japan, February 27 - March 2, 2019, 2019年, 査読有り
      • Non-linear Attributed Graph Clustering by Symmetric NMF with PU Learning.
        Seiji Maekawa; Koh Takeuchi; Makoto Onizuka
        CoRR, 2018年, 査読有り
      • Fréchet Kernel for Trajectory Data Analysis.
        Koh Takeuchi; Masaaki Imaizumi; Shunsuke Kanda; Yasuo Tabei; Keisuke Fujii; Ken Yoda; Masakazu Ishihata; Takuya Maekawa
        ACM SIGSPATIAL, 2021年, 査読有り, 筆頭著者
      • In-Vehicle Network Attack Detection Across Vehicle Models: A Supervised-Unsupervised Hybrid Approach.
        Shu Nakamura; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Takeshi Kishikawa; Takashi Ushio; Tomoyuki Haga; Takamitsu Sasaki
        IEEE ITSC, 2021年, 査読有り
      • Crowdsourcing Evaluation of Saliency-based XAI Methods.
        Xiaotian Lu; Arseny Tolmachev; Tatsuya Yamamoto; Koh Takeuchi; Seiji Okajima; Tomoyoshi Takebayashi; Koji Maruhashi; Hisashi Kashima
        ECMLPKDD, 2021年, 査読有り
      • Inter-domain Multi-relational Link Prediction.
        Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Seiji Okajima; Arseny Tolmachev; Tomoyoshi Takebayashi; Koji Maruhashi; Hisashi Kashima
        ECMLPKDD, 2021年, 査読有り
      • Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference.
        Koh Takeuchi; Ryo Nishida; Hisashi Kashima; Masaki Onishi
        AAMAS, 2021年, 査読有り, 筆頭著者
      • Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance.
        Yasutoshi Ida; Sekitoshi Kanai; Yasuhiro Fujiwara; Tomoharu Iwata; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima
        ICML, 2020年, 査読有り
      • Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search.
        Shunsuke Kanda; Koh Takeuchi; Keisuke Fujii; Yasuo Tabei
        ACM SIGSPATIAL, 2020年, 査読有り
      • Simultaneous Link Prediction on Unaligned Networks Using Graph Embedding and Optimal Transport.
        Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        IEEE DSAA, 2020年, 査読有り
      • Proximity Preserving Nonnegative Matrix Factorization.
        Yuya Ogawa; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki 0001; Makoto Onizuka
        J. Inf. Process., 2020年, 査読有り
      • New Attributed Graph Clustering by Bridging Attribute and Topology Spaces.
        Seiji Maekawa; Koh Takeuchi; Makoto Onizuka
        J. Inf. Process., 2020年, 査読有り
      • 隣接性と構造類似性を考慮したグラフクラスタリング
        小川 裕也; 前川 政司; 竹内 孝; 佐々木 勇和; 鬼塚 真
        2019年03月
      • Variational Inference of Penalized Regression with Submodular Functions.
        Koh Takeuchi; Yuichi Yoshida; Yoshinobu Kawahara
        UAI, 2019年, 査読有り, 筆頭著者
      • Time Series Link Prediction Using NMF.
        Faith W. Mutinda; Atsuhiro Nakashima; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki 0001; Makoto Onizuka
        J. Inf. Process., 2019年, 査読有り
      • Accelerating Urban Science by Crowdsensing with Civil Officers.
        Takuro Yonezawa; Koh Takeuchi; Tomotaka Ito; Mina Sakamura; Yasue Kishino; Futoshi Naya; Naonori Ueda; Jin Nakazawa
        Ubicomp, 2018年, 査読有り
      • Regional Garbage Amount Estimation and Analysis Using Car-Mounted Motion Sensors.
        Yasue Kishino; Yoshinari Shirai; Koh Takeuchi; Takayuki Suyama; Futoshi Naya; Naonori Ueda
        Ubicomp, 2018年, 査読有り
      • Few-shot learning of neural networks from scratch by pseudo example optimization.
        Akisato Kimura; Zoubin Ghahramani; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda
        BMVC, 2018年, 査読有り
      • Mobile Network Failure Event Detection and Forecasting With Multiple User Activity Data Sets.
        Motoyuki Oki; Koh Takeuchi; Yukio Uematsu
        IAAI, 2018年, 査読有り
      • Scaling Locally Linear Embedding.
        Yasuhiro Fujiwara; Naoki Marumo; Mathieu Blondel; Koh Takeuchi; Hideaki Kim; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda
        Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data, 2017年
      • Structurally Regularized Non-negative Tensor Factorization for Spatio-Temporal Pattern Discoveries.
        Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara; Tomoharu Iwata
        Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, 2017年
      • SVD-Based Screening for the Graphical Lasso.
        Yasuhiro Fujiwara; Naoki Marumo; Mathieu Blondel; Koh Takeuchi; Hideaki Kim; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda
        Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 2017年
      • Autoregressive Tensor Factorization for Spatio-Temporal Predictions.
        Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Naonori Ueda
        2017 IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), 2017年
      • Datafying city: Detecting and accumulating spatio-temporal events by vehicle-mounted sensors.
        Yasue Kishino; Koh Takeuchi; Yoshinari Shirai; Futoshi Naya; Naonori Ueda
        2017 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2017), 2017年
      • Localized Lasso for High-Dimensional Regression.
        Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel Kaski
        Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2017年
      • Sparse Network Lasso for Local High-dimensional Regression.
        Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel Kaski
        CoRR, 2016年
      • Higher Order Fused Regularization for Supervised Learning with Grouped Parameters.
        Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara; Tomoharu Iwata
        Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, 2015年
      • Cross-domain recommendation without shared users or items by sharing latent vector distributions.
        Tomoharu Iwata; Koh Takeuchi
        Proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2015年
      • Non-Negative Multiple Matrix Factorization.
        Koh Takeuchi; Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Hiroshi Sawada
        IJCAI 2013(IJCAI), 2013年
      • Non-negative Multiple Tensor Factorization.
        Koh Takeuchi; Ryota Tomioka; Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Hiroshi Sawada
        2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining(ICDM), 2013年
      • Towards Automatic Image Understanding and Mining via Social Curation.
        Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Koh Takeuchi
        12th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), 2012年

      MISC

      • 機械学習を用いたグラフ構造データの解析と応用
        竹内 孝
        人工知能, 2023年03月01日
      • 会議報告:The 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems( AAMAS-2021)
        竹内 孝
        人工知能, 2021年09月01日
      • 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
        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
        人工知能学会全国大会論文集, 2020年06月
      • 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
        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
        人工知能学会全国大会(Web), 2022年
      • 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)
        大木 基至; 竹内 孝; 植松 幸生
        電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年09月18日
      • 特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術 (特集 情報と人間を結ぶコミュニケーション科学)
        石黒 勝彦; 竹内 孝
        NTT技術ジャーナル, 2012年09月
      • 高階結合正則化による時空間変化パターン検出 (特集 「命題論理の充足可能性問題SATと応用技術」および一般)
        竹内 孝; 河原 吉伸; 岩田 具治
        人工知能基本問題研究会, 2016年03月27日
      • 複合非負値行列因子分解(NM2F)による絵本データセットからの多角的パターン抽出
        竹内 孝; 石黒 勝彦; 小林 哲生
        人工知能学会全国大会論文集, 2014年
      • 非負制約下における複合行列分解とそのソーシャルメディア解析への応用
        竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏
        情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM), 2014年03月28日
      • 非負制約下における複合行列分解
        竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏
        研究報告数理モデル化と問題解決(MPS), 2013年05月16日
      • sNMF : 非負値制約下における複数行列の同時分解法 : ソーシャルメディア解析を応用例として
        竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏
        電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning, 2012年10月31日

      メディア報道

      • 交通渋滞を正確に予測するAIを開発警視庁データで学習、1時間先の誤差40メートル以下
        JSTnews, 11月号, NEWS&TOPICS, 紙面・電子版, 2023年11月, 新聞・雑誌
      • 1時間先の渋滞を正確に予測できる!
        子供の科学, 2023年11月号, 紙面, 2023年11月, 新聞・雑誌
      • AI使い信号制御、都内の渋滞対策 警視庁が全国初導入
        日本経済新聞, 紙面1面・電子版, 2023年10月19日, 新聞・雑誌
      • 交通渋滞の長さを精度良く予測、京大などがAI開発 警視庁のビッグデータで学習
        サイエンスポータル, Yahoo!ニュース、 マイナビニュース、 Lab BRAINS, 電子版, 2023年10月05日, インターネットメディア
      • 京都大学和住友电工系统开发出可准确预测交通拥堵长度的AI,实现“误差小于40米”的高精度预测
        客观日本, 電子版, 2023年10月02日, インターネットメディア
      • 渋滞を正確に予測するAI
        現代化学, 2023年10月号, 2023年10月, 新聞・雑誌
      • Kyoto University and Sumitomo Electric Systems Solutions develop AI for accurate traffic jam prediction: High accuracy mapping with less than 40m of error for one hour in advance
        Science Japan, 電子版, 2023年09月20日, インターネットメディア
      • 渋滞長を正確に予測するAI、京大と住友電工システムが開発
        科学新聞, 紙面, 2023年08月25日, 新聞・雑誌
      • AIで渋滞を精密予測 住友電工系 京大など 実運用へ評価試験
        電気新聞, 紙面, 2023年08月08日, 新聞・雑誌
      • 住友電工子会社と京大、渋滞予測の新手法を開発 AIと交通工学で高精度の予測実現
        日刊自動車新聞, 紙面1面・電子版, 2023年08月08日, 新聞・雑誌

      外部資金:科学研究費補助金

      • 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
        基盤研究(B)
        大阪大学
        河原 吉伸
        自 2014年04月01日, 至 2018年03月31日, 完了
        機械学習;組合せ最適化;最適化
      • 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
        学術変革領域研究(A)
        学術変革領域研究区分(Ⅳ)
        大阪大学
        前川 卓也
        自 2021年09月10日, 至 2026年03月31日, 交付
        階層的生物ナビ学;階層生物ナビ;ユビキタスコンピューティング;行動認識;動物行動学;機械学習
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        Last Updated :2024/04/23

        教育

        担当科目

        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          計算機科学のための数学演習
          9131, 前期, 工学部, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          計算機科学実験及演習1
          9138, 前期, 工学部, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          Statistical Learning Theory
          M311, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          計算機科学実験及演習2
          9022, 後期, 工学部, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          統計的学習理論
          3178, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          計算機科学実験及演習1
          9138, 前期, 工学部, 2
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          計算機科学実験及演習1(H26以前入学者)
          前期, 工学部
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          計算機科学実験及演習1(H27以降入学者)
          前期, 工学部
        list
          Last Updated :2024/04/23

          大学運営

          部局運営(役職等)

          • 自 2021年04月01日, 至 2022年03月31日
            広報WG委員
          list
            Last Updated :2024/04/23

            学術・社会貢献

            委員歴

            • 自 2023年
              プログラム委員, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)
            • 自 2023年
              Local Chair, The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)
            • 自 2021年, 至 2023年
              大会委員, 人工知能学会全国大会 (JSAI)
            • 自 2019年
              プログラム委員, 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)
            • 自 2016年
              プログラム委員, 第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)

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