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山田 誠

ヤマダ マコト

情報学研究科 知能情報学専攻認知システム講座 准教授

山田 誠
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    Last Updated :2023/03/23

    基本情報

    協力講座

    • 薬学研究科, 医薬創成情報科学専攻 医薬創成情報科学講座, 助教

    学部兼担

    • 工学部

    所属学協会

    • 音響学会
    • AAAI
    • IEICE
    • IEEE

    学位

    • 修士(工学)(Colorado State University)
    • 博士（統計科学）(総合研究大学院大学)

    経歴

    • 自 2010年04月, 至 2012年06月
      東京工業大学
    • 自 2007年07月, 至 2010年03月
      ヤマハ株式会社
    • 自 2005年07月, 至 2007年06月
      ㈱日立製作所
    • 京都大学
    • 京都大学 化学研究所 附属バイオインフォマティクスセンター, 助教

    ID,URL

    関連Webサイト

    researchmap URL

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      Last Updated :2023/03/23

      研究

      研究キーワード

      • 画像処理
      • 信号処理
      • 機械学習

      研究分野

      • 自然科学一般, 応用数学、統計数学
      • 自然科学一般, 数学基礎
      • 情報通信, 知能情報学

      論文

      • Computationally Efficient Wasserstein Loss for Structured Labels.
        Ayato Toyokuni; Sho Yokoi; Hisashi Kashima; Makoto Yamada
        Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop, 2021年
      • Computationally Efficient Wasserstein Loss for Structured Labels.
        Ayato Toyokuni; Sho Yokoi; Hisashi Kashima; Makoto Yamada
        CoRR, 2021年
      • In-Vehicle Network Intrusion Detection and Explanation Using Density Ratio Estimation.
        Daiki Tanaka; Makoto Yamada; Hisashi Kashima; Takeshi Kishikawa; Tomoyuki Haga; Takamitsu Sasaki
        2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference(ITSC), 2019年
      • Re-evaluating Word Mover's Distance.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2021年
      • Poincare: Recommending Publication Venues via Treatment Effect Estimation.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2020年
      • Fast Unbalanced Optimal Transport on Tree.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2020年
      • Random Features Strengthen Graph Neural Networks.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2020年
      • Fast and Robust Comparison of Probability Measures in Heterogeneous Spaces.
        Ryoma Sato; Marco Cuturi; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2020年
      • Neural Methods for Point-wise Dependency Estimation
        Yao-Hung Hubert Tsai; Han Zhao 0002; Makoto Yamada; Louis-Philippe Morency; Russ R. Salakhutdinov
        NeurIPS, 2020年
      • Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        NeurIPS, 2020年
      • Topological Bayesian Optimization with Persistence Diagrams
        Tatsuya Shiraishi; Tam Le; Hisashi Kashima; Makoto Yamada
        ECAI, 2020年
      • Simultaneous Link Prediction on Unaligned Networks Using Graph Embedding and Optimal Transport
        Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        DSAA, 2020年
      • Semantic Correspondence as an Optimal Transport Problem
        Yanbin Liu; Linchao Zhu; Makoto Yamada; Yi Yang 0001
        CVPR, 2020年
      • More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection
        Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira
        AISTATS, 2020年
      • Sparse Hilbert-Schmidt Independence Criterion Regression
        Benjamin Poignard; Makoto Yamada
        AISTATS, 2020年
      • Unsupervised Nonlinear Feature Selection from High-Dimensional Signed Networks
        Qiang Huang; Tingyu Xia; Huiyan Sun; Makoto Yamada; Yi Chang 0001
        AAAI, 2020年
      • Scaled Coupled Norms and Coupled Higher-Order Tensor Completion.
        Kishan Wimalawarne; Makoto Yamada; Hiroshi Mamitsuka
        Neural Comput., 2020年, 査読有り
      • Author Correction: A practical guide to intelligent image-activated cell sorting.
        Akihiro Isozaki; Hideharu Mikami; Kotaro Hiramatsu; Shinya Sakuma; Yusuke Kasai; Takanori Iino; Takashi Yamano; Atsushi Yasumoto; Yusuke Oguchi; Nobutake Suzuki; Yoshitaka Shirasaki; Taichiro Endo; Takuro Ito; Kei Hiraki; Makoto Yamada; Satoshi Matsusaka; Takeshi Hayakawa; Hideya Fukuzawa; Yutaka Yatomi; Fumihito Arai; Dino Di Carlo; Atsuhiro Nakagawa; Yu Hoshino; Yoichiroh Hosokawa; Sotaro Uemura; Takeaki Sugimura; Yasuyuki Ozeki; Nao Nitta; Keisuke Goda
        Nature protocols, 2019年11月, 査読有り
      • Intelligent whole-blood imaging flow cytometry for simple, rapid, and cost-effective drug-susceptibility testing of leukemia.
        Hirofumi Kobayashi; Cheng Lei; Yi Wu; Chun-Jung Huang; Atsushi Yasumoto; Masahiro Jona; Wenxuan Li; Yunzhao Wu; Yaxiaer Yalikun; Yiyue Jiang; Baoshan Guo; Chia-Wei Sun; Yo Tanaka; Makoto Yamada; Yutaka Yatomi; Keisuke Goda
        Lab on a chip, 2019年08月06日, 査読有り
      • A practical guide to intelligent image-activated cell sorting.
        Akihiro Isozaki; Hideharu Mikami; Kotaro Hiramatsu; Shinya Sakuma; Yusuke Kasai; Takanori Iino; Takashi Yamano; Atsushi Yasumoto; Yusuke Oguchi; Nobutake Suzuki; Yoshitaka Shirasaki; Taichiro Endo; Takuro Ito; Kei Hiraki; Makoto Yamada; Satoshi Matsusaka; Takeshi Hayakawa; Hideya Fukuzawa; Yutaka Yatomi; Fumihito Arai; Dino Di Carlo; Atsuhiro Nakagawa; Yu Hoshino; Yoichiroh Hosokawa; Sotaro Uemura; Takeaki Sugimura; Yasuyuki Ozeki; Nao Nitta; Keisuke Goda
        Nature protocols, 2019年08月, 査読有り
      • More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection.
        Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019年
      • Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2019年
      • Topological Bayesian Optimization with Persistence Diagrams.
        Tatsuya Shiraishi; Tam Le; Hisashi Kashima; Makoto Yamada
        CoRR, 2019年
      • Learning to Find Hard Instances of Graph Problems.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2019年
      • Constant Time Graph Neural Networks.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        CoRR, 2019年
      • Learning to Sample Hard Instances for Graph Algorithms.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        2019年
      • Tree-Sliced Variants of Wasserstein Distances.
        Tam Le; Makoto Yamada; Kenji Fukumizu; Marco Cuturi
        Advances in Neural Information Processing Systems 32: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2019(NeurIPS), 2019年, 査読有り
      • Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems.
        Ryoma Sato; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        Advances in Neural Information Processing Systems 32: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2019(NeurIPS), 2019年, 査読有り
      • Kernel Stein Tests for Multiple Model Comparison.
        Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Bernhard Schölkopf; Wittawat Jitkrittum
        Advances in Neural Information Processing Systems 32: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2019(NeurIPS), 2019年, 査読有り
      • OSTNet: Calibration Method for Optical See-Through Head-Mounted Displays via Non-Parametric Distortion Map Generation.
        Kiyosato Someya; Yuichi Hiroi; Makoto Yamada; Yuta Itoh 0001
        2019年, 査読有り
      • Transformer Dissection: An Unified Understanding for Transformer's Attention via the Lens of Kernel.
        Yao-Hung Hubert Tsai; Shaojie Bai; Makoto Yamada; Louis-Philippe Morency; Ruslan Salakhutdinov
        Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing, 2019年, 査読有り
      • Context-Regularized Neural Collaborative Filtering for Game App Recommendation.
        Shonosuke Harada; Kazuki Taniguchi; Makoto Yamada; Hisashi Kashima
        Proceedings of ACM RecSys 2019 Late-Breaking Results co-located with the 13th ACM Conference on Recommender Systems, RecSys 2019 Late-Breaking Results, Copenhagen, Denmark, September 16-20, 2019., 2019年, 査読有り
      • Post Selection Inference with Incomplete Maximum Mean Discrepancy Estimator.
        Makoto Yamada; Denny Wu; Yao-Hung Hubert Tsai; Hirofumi Ohta; Ruslan Salakhutdinov; Ichiro Takeuchi; Kenji Fukumizu
        7th International Conference on Learning Representations, ICLR 2019, New Orleans, LA, USA, May 6-9, 2019, 2019年, 査読有り
      • Robust Sample-Specific Stability Selection with Effective Error Control.
        Heewon Park; Makoto Yamada; Seiya Imoto; Satoru Miyano
        J. Comput. Biol., 2019年, 査読有り
      • Block HSIC Lasso: model-free biomarker detection for ultra-high dimensional data.
        Héctor Climente-González; Chloé-Agathe Azencott; Samuel Kaski; Makoto Yamada
        Bioinform., 2019年, 査読有り
      • Intelligent Image-Activated Cell Sorting.
        Nao Nitta; Takeaki Sugimura; Akihiro Isozaki; Hideharu Mikami; Kei Hiraki; Shinya Sakuma; Takanori Iino; Fumihito Arai; Taichiro Endo; Yasuhiro Fujiwaki; Hideya Fukuzawa; Misa Hase; Takeshi Hayakawa; Kotaro Hiramatsu; Yu Hoshino; Mary Inaba; Takuro Ito; Hiroshi Karakawa; Yusuke Kasai; Kenichi Koizumi; SangWook Lee; Cheng Lei; Ming Li; Takanori Maeno; Satoshi Matsusaka; Daichi Murakami; Atsuhiro Nakagawa; Yusuke Oguchi; Minoru Oikawa; Tadataka Ota; Kiyotaka Shiba; Hirofumi Shintaku; Yoshitaka Shirasaki; Kanako Suga; Yuta Suzuki; Nobutake Suzuki; Yo Tanaka; Hiroshi Tezuka; Chihana Toyokawa; Yaxiaer Yalikun; Makoto Yamada; Mai Yamagishi; Takashi Yamano; Atsushi Yasumoto; Yutaka Yatomi; Masayuki Yazawa; Dino Di Carlo; Yoichiroh Hosokawa; Sotaro Uemura; Yasuyuki Ozeki; Keisuke Goda
        Cell, 2018年09月20日, 査読有り
      • High-throughput imaging flow cytometry by optofluidic time-stretch microscopy.
        Lei C; Kobayashi H; Wu Y; Li M; Isozaki A; Yasumoto A; Mikami H; Ito T; Nitta N; Sugimura T; Yamada M; Yatomi Y; Di Carlo D; Ozeki Y; Goda K
        Nature protocols, 2018年07月, 査読有り
      • Ultra High-Dimensional Nonlinear Feature Selection for Big Biological Data
        Makoto Yamada; Jiliang Tang; Jose Lugo-Martinez; Ermin Hodzic; Raunak Shrestha; Avishek Saha; Hua Ouyang; Dawei Yin; Hiroshi Mamitsuka; Cenk Sahinalp; Predrag Radivojac; Filippo Menczer; Yi Chang
        IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2018年07月01日, 査読有り
      • Persistence Fisher Kernel: A Riemannian Manifold Kernel for Persistence Diagrams.
        Tam Le; Makoto Yamada
        Advances in Neural Information Processing Systems 31: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2018, NeurIPS 2018, 3-8 December 2018, Montréal, Canada., 2018年, 査読有り
      • Convex Coupled Matrix and Tensor Completion.
        Kishan Wimalawarne; Makoto Yamada
        Neural Computation, 2018年, 査読有り
      • Post Selection Inference with Kernels
        Makoto Yamada; Yuta Umezu; Kenji Fukumizu; Ichiro Takeuchi
        INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS, VOL 84, 2018年, 査読有り
      • Intra-/inter-user adaptation framework for wearable gesture sensing device.
        Kosuke Kikui; Yuta Itoh; Makoto Yamada; Yuta Sugiura; Maki Sugimoto
        Proceedings of the 2018 ACM International Symposium on Wearable Computers, UbiComp 2018, Singapore, Singapore, October 8-12, 2018, 2018年, 査読有り
      • Learning Unsupervised Word Translations Without Adversaries.
        Tanmoy Mukherjee; Makoto Yamada; Timothy; M. Hospedales
        Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Brussels, Belgium, October 31 - November 4, 2018, 2018年, 査読有り
      • Optimizing Whole-Page Presentation for Web Search.
        Yue Wang; Dawei Yin; Luo Jie; Pengyuan Wang; Makoto Yamada; Yi Chang; Qiaozhu Mei
        TWEB, 2018年, 査読有り
      • Convex factorization machine for toxicogenomics prediction
        Makoto Yamada; Wenzhao Lian; Amit Goyal; Jianhui Chen; Kishan Wimalawarne; Suleiman A. Khan; Samuel Kaski; Hiroshi Mamitsuka; Yi Chang
        Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2017年08月13日, 査読有り
      • 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, 20-22 April 2017, Fort Lauderdale, FL, USA, 2017年, 査読有り
      • Lifecycle Modeling for Buzz Temporal Pattern Discovery
        Yi Chang; Makoto Yamada; Antonio Ortega; Yan Liu
        ACM TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE DISCOVERY FROM DATA, 2016年12月, 査読有り
      • Multi-view Anomaly Detection via Robust Probabilistic Latent Variable Models.
        Tomoharu Iwata; Makoto Yamada
        Advances in Neural Information Processing Systems 29: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2016, December 5-10, 2016, Barcelona, Spain, 2016年, 査読有り
      • Timeline Summarization from Social Media with Life Cycle Models.
        Yi Chang; Jiliang Tang; Dawei Yin; Makoto Yamada; Yan Liu
        Proceedings of the Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2016, New York, NY, USA, 9-15 July 2016, 2016年, 査読有り
      • A Robust Convex Formulation for Ensemble Clustering.
        Junning Gao; Makoto Yamada; Samuel Kaski; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu
        Proceedings of the Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2016, New York, NY, USA, 9-15 July 2016, 2016年, 査読有り
      • Which Tumblr Post Should I Read Next?
        Zornitsa Kozareva; Makoto Yamada
        Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2016, August 7-12, 2016, Berlin, Germany, Volume 2: Short Papers, 2016年, 査読有り
      • Sparse Network Lasso for Local High-dimensional Regression.
        Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel Kaski
        CoRR, 2016年, 査読有り
      • Beyond Ranking: Optimizing Whole-Page Presentation
        Yue Wang; Dawei Yin; Luo Jie; Pengyuan Wang; Makoto Yamada; Yi Chang; Qiaozhu Mei
        PROCEEDINGS OF THE NINTH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON WEB SEARCH AND DATA MINING (WSDM'16), 2016年, 査読有り
      • Cross-Domain Matching with Squared-Loss Mutual Information
        Makoto Yamada; Leonid Sigal; Michalis Raptis; Machiko Toyoda; Yi Chang; Masashi Sugiyama
        IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2015年09月, 査読有り
      • Convex Factorization Machine for Regression.
        Makoto Yamada; Amit Goyal; Yi Chang
        CoRR, 2015年, 査読有り
      • Consistent Collective Matrix Completion under Joint Low Rank Structure.
        Suriya Gunasekar; Makoto Yamada; Dawei Yin; Yi Chang
        Proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 2015, San Diego, California, USA, May 9-12, 2015, 2015年, 査読有り
      • Least-squares independence regression for non-linear causal inference under non-Gaussian noise
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Jun Sese
        MACHINE LEARNING, 2014年09月, 査読有り
      • Information-Theoretic Semi-Supervised Metric Learning via Entropy Regularization
        Gang Niu; Bo Dai; Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        NEURAL COMPUTATION, 2014年08月, 査読有り
      • Domain Adaptation for Structured Regression
        Makoto Yamada; Leonid Sigal; Yi Chang
        INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2014年08月, 査読有り
      • Covariate Shift Adaptation for Discriminative 3D Pose Estimation
        Makoto Yamada; Leonid Sigal; Michalis Raptis
        IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2014年02月, 査読有り
      • Consistent Collective Matrix Completion under Joint Low Rank Structure.
        Suriya Gunasekar; Makoto Yamada; Dawei Yin; Yi Chang
        CoRR, 2014年, 査読有り
      • Multi-view Anomaly Detection via Probabilistic Latent Variable Models.
        Tomoharu Iwata; Makoto Yamada
        CoRR, 2014年, 査読有り
      • N$^3$LARS: Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection for Large and High-dimensional Data.
        Makoto Yamada; Avishek Saha; Hua Ouyang; Dawei Yin; Yi Chang
        CoRR, 2014年, 査読有り
      • Ups and Downs in Buzzes: Life Cycle Modeling for Temporal Pattern Discovery
        Yi Chang; Makoto Yamada; Antonio Ortega; Yan Liu
        2014 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2014年, 査読有り
      • High-Dimensional Feature Selection by Feature-Wise Kernelized Lasso
        Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Leonid Sigal; Eric P. Xing; Masashi Sugiyama
        NEURAL COMPUTATION, 2014年01月, 査読有り
      • Information-Maximization Clustering Based on Squared-Loss Mutual Information
        Masashi Sugiyama; Gang Niu; Makoto Yamada; Manabu Kimura; Hirotaka Hachiya
        NEURAL COMPUTATION, 2014年01月, 査読有り
      • Change-point detection in time-series data by relative density-ratio estimation
        Song Liu; Makoto Yamada; Nigel Collier; Masashi Sugiyama
        NEURAL NETWORKS, 2013年07月, 査読有り
      • Image context discovery from socially curated contents
        Akisato Kimura; Katsuhiko Ishiguro; Makoto Yamada; Alejandro Marcos Alvarez; Kaori Kataoka; Kazuhiko Murasaki
        MM 2013 - Proceedings of the 2013 ACM Multimedia Conference, 2013年, 査読有り
      • Exploiting socially-generated side information in dimensionality reduction
        Alejandro Marcos Alvarez; Makoto Yamada; Akisato Kimura
        SAM 2013 - Proceedings of the 2nd International Workshop on Socially-Aware Multimedia, Co-located with ACM Multimedia 2013, 2013年, 査読有り
      • Change-Point Detection with Feature Selection in High-Dimensional Time-Series Data.
        Makoto Yamada; Akisato Kimura; Futoshi Naya; Hiroshi Sawada
        IJCAI 2013, Proceedings of the 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence, Beijing, China, August 3-9, 2013, 2013年, 査読有り
      • Clustering-based anomaly detection in multi-view data.
        Alejandro Marcos Alvarez; Makoto Yamada; Akisato Kimura; Tomoharu Iwata
        22nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM'13, San Francisco, CA, USA, October 27 - November 1, 2013, 2013年, 査読有り
      • Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison.
        Makoto Yamada; Taiji Suzuki; Takafumi Kanamori; Hirotaka Hachiya; Masashi Sugiyama
        Neural Computation, 2013年, 査読有り
      • Direct divergence approximation between probability distributions and its applications in machine learning
        Masashi Sugiyama; Song Liu; Marthinus Christoffel du Plessis; Masao Yamanaka; Makoto Yamada; Taiji Suzuki; Takafumi Kanamori
        Journal of Computing Science and Engineering, 2013年, 査読有り
      • Noise adaptive optimization of matrix initialization for frequency-domain independent component analysis
        Makoto Yamada; Gordon Wichern; Kazunobu Kondo; Masashi Sugiyama; Hiroshi Sawada
        DIGITAL SIGNAL PROCESSING, 2013年01月, 査読有り
      • On Kernel Parameter Selection in Hilbert-Schmidt Independence Criterion
        Masashi Sugiyama; Makoto Yamada
        IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, 2012年10月, 査読有り
      • Information-theoretic semi-supervised metric learning via entropy regularization
        Gang Niu; Bo Dai; Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning, ICML 2012, 2012年, 査読有り
      • Dependence Maximizing Temporal Alignment via Squared-Loss Mutual Information
        Makoto Yamada; Leonid Sigal,Michalis Raptis; Masashi Sugiyama
        CoRR, 2012年, 査読有り
      • Change-Point Detection in Time-Series Data by Relative Density-Ratio Estimation
        Song Liu; Makoto Yamada; Nigel Collier; Masashi Sugiyama
        STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, 2012年, 査読有り
      • High-Dimensional Feature Selection by Feature-Wise Non-Linear Lasso
        Makoto Yamada; Wittawat Ji; krittum; Leonid Sigal; Masashi Sugiyama
        CoRR, 2012年, 査読有り
      • Change-Point Detection in Time-Series Data by Relative Density-Ratio Estimation
        Song Liu; Makoto Yamada; Nigel Collier; Masashi Sugiyama
        STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, 2012年, 査読有り
      • Information-theoretic semi-supervised metric learning via entropy regularization
        Gang Niu; Bo Dai; Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning, ICML 2012, 2012年, 査読有り
      • No Bias Left behind: Covariate Shift Adaptation for Discriminative 3D Pose Estimation
        Makoto Yamada; Leonid Sigal; Michalis Raptis
        COMPUTER VISION - ECCV 2012, PT IV, 2012年, 査読有り
      • Improving the Accuracy of Least-Squares Probabilistic Classifiers
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Gordon Wichern; Jaak Simm
        IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, 2011年06月, 査読有り
      • Direct density-ratio estimation with dimensionality reduction via least-squares hetero-distributional subspace search
        Masashi Sugiyama; Makoto Yamada; Paul von Buenau; Taiji Suzuki; Takafumi Kanamori; Motoaki Kawanabe
        NEURAL NETWORKS, 2011年03月, 査読有り
      • Direct density-ratio estimation with dimensionality reduction via hetero-distributional subspace analysis
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, 2011年, 査読有り
      • Cross-domain object matching with model selection
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        Journal of Machine Learning Research, 2011年, 査読有り
      • Computationally efficient sufficient dimension reduction via squared-loss mutual information
        Makoto Yamada; Gang Niu; Jun Takagi; Masashi Sugiyama
        Journal of Machine Learning Research, 2011年, 査読有り
      • SERAPH: Semi-supervised Metric Learning Paradigm with Hyper Sparsity
        Gang Niu; Bo Dai; Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        CoRR, 2011年, 査読有り
      • Suffcient Component Analysis.
        Makoto Yamada; Gang Niu; Jun Takagi; Masashi Sugiyama
        Proceedings of the 3rd Asian Conference on Machine Learning, ACML 2011, Taoyuan, Taiwan, November 13-15, 2011, 2011年, 査読有り
      • Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison.
        Makoto Yamada; Taiji Suzuki; Takafumi Kanamori; Hirotaka Hachiya; Masashi Sugiyama
        Advances in Neural Information Processing Systems 24: 25th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2011. Proceedings of a meeting held 12-14 December 2011, Granada, Spain., 2011年, 査読有り
      • On information-maximization clustering: Tuning parameter selection and analytic solution
        Masashi Sugiyama; Makoto Yamada; Manabu Kimura; Hirotaka Hachiya
        Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, ICML 2011, 2011年, 査読有り
      • AUTOMATIC AUDIO TAG CLASSIFICATION VIA SEMI-SUPERVISED CANONICAL DENSITY ESTIMATION
        Jun Takagi; Yasunori Ohishi; Akisato Kimura; Masashi Sugiyama; Makoto Yamada; Hirokazu Kameoka
        2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, 2011年, 査読有り
      • Direct Importance Estimation with a Mixture of Probabilistic Principal Component Analyzers
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Gordon Wichern; Jaak Simm
        IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, 2010年10月, 査読有り
      • Semi-supervised speaker identification under covariate shift
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Tomoko Matsui
        SIGNAL PROCESSING, 2010年08月, 査読有り
      • DIRECT IMPORTANCE ESTIMATION WITH PROBABILISTIC PRINCIPAL COMPONENT ANALYZERS
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Gordon Wichern
        2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, 2010年, 査読有り
      • ACCELERATION OF SEQUENCE KERNEL COMPUTATION FOR REAL-TIME SPEAKER IDENTIFICATION
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Gordon Wichern; Tomoko Matsui
        2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, 2010年, 査読有り
      • AUTOMATIC AUDIO TAGGING USING COVARIATE SHIFT ADAPTATION
        Gordon Wichern; Makoto Yamada; Harvey Thornburg; Masashi Sugiyama; Andreas Spanias
        2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, 2010年, 査読有り
      • Dependence Minimizing Regression with Model Selection for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        PROCEEDINGS OF THE TWENTY-FOURTH AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AAAI-10), 2010年, 査読有り
      • Direct Importance Estimation with Gaussian Mixture Models
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, 2009年10月, 査読有り
      • A Semi-blind Source Separation Method with A Less Amount of Computation Suitable for Tiny DSP Modules
        Kazunobu Kondo; Makoto Yamada; Hideki Kenmochi
        INTERSPEECH 2009: 10TH ANNUAL CONFERENCE OF THE INTERNATIONAL SPEECH COMMUNICATION ASSOCIATION 2009, VOLS 1-5, 2009年, 査読有り
      • COVARIATE SHIFT ADAPTATION FOR SEMI-SUPERVISED SPEAKER IDENTIFICATION
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama; Tomoko Matsui
        2009 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1- 8, PROCEEDINGS, 2009年, 査読有り
      • Nonlinear signal estimation using kernel Wiener filter in Canonical Correlation Analysis framework
        Makoto Yamada; Mahmood R. Azimi-Sadjadi
        INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MODELLING, CONTROL & AUTOMATION JOINTLY WITH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT AGENTS, WEB TECHNOLOGIES & INTERNET COMMERCE, VOL 1, PROCEEDINGS, 2006年, 査読有り
      • Kernel Wiener filter with distance constraint
        Makoto Yamada; Mahmood R. Azimi-Sadjadi
        2006 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vols 1-13, 2006年, 査読有り
      • Kernel Wiener filter using Canonical Correlation Analysis framework
        Makoto Yamada; Mahmood R. Azimi-Sadjadi
        2005 IEEE/SP 13TH WORKSHOP ON STATISTICAL SIGNAL PROCESSING (SSP), VOLS 1 AND 2, 2005年, 査読有り

      MISC

      • 非定常環境下での学習：共変量シフト適応，クラスバランス変化適応，変化検知
        杉山 将; 山田 誠; ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェル; リウ ソン
        日本統計学会誌, 2014年
      • 半教師付き正準密度推定法に基づく音響信号の自動タグ付けと検索
        高木 潤; 大石 康智; 木村 昭悟; 杉山 将; 山田 誠; 亀岡 弘和
        電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 2010年12月02日
      • Learning under nonstationarity: Covariate shift and class-balance change
        Masashi Sugiyama; Makoto Yamada; Marthinus Christoffel du Plessis
        Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2013年11月
      • Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison.
        Makoto Yamada; Taiji Suzuki; Takafumi Kanamori; Hirotaka Hachiya; Masashi Sugiyama
        Neural Computation, 2013年
      • SERAPH: Semi-supervised Metric Learning Paradigm with Hyper Sparsity
        Gang Niu; Bo Dai; Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        2011年05月01日
      • Dependence Minimizing Regression with Model Selection for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        PROCEEDINGS OF THE TWENTY-FOURTH AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AAAI-10), 2010年
      • Sufficient Component Analysis for Supervised Dimension Reduction
        Makoto Yamada; Gang Niu; Jun Takagi; Masashi Sugiyama
        2011年03月26日
      • Cross-Domain Object Matching with Model Selection
        Makoto Yamada; Masashi Sugiyama
        2010年12月07日

      受賞

      • 2019年02月11日
        Association for Computing Machinery （ACM), WSDM 2019 Outstanding Reviewer award
      • 2020年02月03日
        Association for Computing Machinery （ACM), WSDM 2020 Outstanding Reviewer Award

      外部資金：科学研究費補助金

      • 個別化医療の適応的臨床研究を支える統計・機械学習法に関する研究
        基盤研究(A)
        中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
        名古屋大学
        松井 茂之
        自 2021年04月05日, 至 2025年03月31日, 交付
        個別化医療;因果推論;機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21H04874/
      • 高次元小標本データのための非線形選択的推論アルゴリズムの研究開発
        基盤研究(B)
        小区分61030:知能情報学関連
        京都大学
        山田 誠
        自 2020年04月01日, 至 2024年03月31日, 交付
        特徴選択;選択的推論;カーネル法;統計的推論;機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04243/
      • 超高次元データに対する非線形解析手法の研究開発
        若手研究(B)
        国立研究開発法人理化学研究所;京都大学
        山田 誠
        自 2016年04月01日, 至 2018年03月31日, 完了
        特徴選択;非線形;機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K16114/
      • 個別化医療の開発のための統計的方法論の構築とその実践に関する総合的研究
        基盤研究(S)
        名古屋大学
        松井 茂之
        自 2016年05月31日, 至 2021年03月31日, 交付
        統計科学;社会医学;薬剤反応性;個別化医療;臨床試験;研究デザイン;統計解析;診断法開発;統計数学
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16H06299/
      • 日常生活動作の予測に基づく居宅介護ケアプランの最適化手法の確立
        基盤研究(B)
        小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
        大阪大学
        伊藤 沙紀子
        自 2022年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付
        居宅介護;ケアプラン;日常生活動作;リアルワールドデータ
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03413/

      外部資金：その他

      • 科学的発見のための非線形機械学習技術の創生
        さきがけ
        自 2016年09月01日, 至 2020年03月31日
        代表
      list
        Last Updated :2023/03/23

        教育

        担当科目

        • 自 2022年04月01日, 至 2023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 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          Seminar on IST IV
          3197, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          知能情報学セミナー II
          3192, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          Seminar on IST II
          3193, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          知能情報学セミナー III
          3194, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          Seminar on IST III
          3195, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          統計と人工知能
          N817, 後期, 国際高等教育院, 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
          Seminar on IST I
          3191, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          知能情報学セミナー IV
          3196, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023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
          知能情報学セミナー I
          3190, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          統計と人工知能
          N817, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          統計的学習理論
          X438, 前期, 工学研究科, 2
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          ケミカル情報スキル
          通年不定, 薬学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          情報科学概論
          前期不定, 薬学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          計算機科学実験及演習２
          後期, 工学部
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          計算機科学実験及演習３
          前期, 工学部
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          情報と職業
          前期, 工学部
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          統計入門
          前期, 全学共通科目
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          統計的学習理論
          前期, 工学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          統計的学習理論
          前期, 情報学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          計算機科学実験及演習２
          後期, 工学部
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          計算機科学実験及演習３
          前期, 工学部
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          統計と人工知能
          前期, 全学共通科目
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          統計と人工知能
          後期, 全学共通科目
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          統計的学習理論
          前期, 工学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          統計的学習理論
          前期, 情報学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          計算機科学実験及演習２（計算機）
          後期, 工学部
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          ILASセミナー：機械学習
          前期, 全学共通科目
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          Statistical Learning Theory
          前期, 全学共通科目
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          技術英語（計算機）
          前期, 工学部
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          統計と人工知能
          前期, 全学共通科目
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          統計と人工知能
          後期, 全学共通科目
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          統計的学習理論
          前期, 工学研究科
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          統計的学習理論
          前期, 情報学研究科
        • 自 2021年04月, 至 2022年03月
          計算機科学実験及演習２（計算機）
          後期, 工学部

        指導学生の業績：受賞

        • 人工知能学会2019年度全国大会学生奨励賞
          白石 竜也, 人工知能学会, 2019年06月04日
        • 全国大会学生奨励賞
          豊國 郁⼈, 人工知能学会, 2020年
        list
          Last Updated :2023/03/23

          大学運営

          部局運営(役職等)

          • 自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日
            化学研究所広報委員会委員
          • 自 2018年04月01日, 至 2019年03月31日
            図書WG委員
          • 自 2021年04月01日, 至 2022年03月31日
            評価WG委員
          • 自 2021年04月01日, 至 2022年03月31日
            図書WG委員（兼任　工学部計算機コース）
          list
            Last Updated :2023/03/23

            学術・社会貢献

            委員歴

            • 自 2016年11月, 至 2016年11月
              プログラム委員, IBIS 2016

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