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畑埜 晃平(はたの こうへい) データ更新日:2019.06.19



主な研究テーマ
機械学習の理論解析とアルゴリズム設計
キーワード:機械学習,計算学習理論,データマイニング,ブースティング,最適化,
2000.04.
オンライン予測アルゴリズムの設計・解析
キーワード:オンライン予測,計算学習理論,機械学習,最適化,ランキング
2007.05.
教育データの分析
キーワード:教育データ,ラーニングアナリティクス
2017.11.
オープンサイエンスに関する研究
キーワード:オープンアクセス,オープンデータ,オープンサイエンス
2015.08~2017.10.
従事しているプロジェクト研究
医薬品の商標類似度と処方関連度に基づく投薬ミス防止システム
2005.07~2006.03, 代表者:竹田正幸, 九州大学.
研究業績
主要著書
1. 畑埜 晃平, 瀧本 英二, オンライン予測, 講談社サイエンティフィク, 2016.12.
2. 金森敬文・畑埜晃平・渡辺治, ブースティング −学習アルゴリズムの設計手法−, 森北出版, 2006.08, ブースティングと呼ばれる機械学習における学習アルゴリズムの設計手法に関して論じている..
主要原著論文
1. Kohei Hatano, Can machine learning techniques provide better learning support for elderly people?, 6th International Conference on Distributed, Ambient and Pervasive Interactions, DAPI 2018 Held as Part of HCI International 2018
Distributed, Ambient and Pervasive Interactions
Technologies and Contexts - 6th International Conference, DAPI 2018, Held as Part of HCI International 2018, Proceedings
, 10.1007/978-3-319-91131-1_14, 178-187, 2018.01, [URL], Computer-based support for learning of elderly people is now considered as an important issue in the super-aged society. Extra cares are needed for elderly people’s learning compared to younger people, since they might have difficulty in using computers, reduced cognitive ability and other physical problems which make them less motivated. Key components of a better learning support system are sensing the contexts surrounding elderly people and providing appropriate feedbacks to them. In this paper, we review some existing techniques of the contextual bandit framework in the machine learning literature, which could be potentially useful for online decision making scenarios given contexts. We also discuss issues and challenges to apply the framework..
2. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Shuji Kijima, Eiji Takimoto, Online combinatorial optimization with multiple projections and its application to scheduling problem, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 10.1587/transfun.E101.A.1334, E101A, 9, 1334-1343, 2018.09, [URL], We consider combinatorial online prediction problems and propose a new construction method of efficient algorithms for the problems. One of the previous approaches to the problem is to apply online prediction method, in which two external procedures the projection and the metarounding are assumed to be implemented. In this work, we generalize the projection to multiple projections. As an application of our framework, we show an algorithm for an online job scheduling problem with a single machine with precedence constraints..
3. Kohei Hatano, Combinatorial Online Prediction, 15th International Symposium on Information Theory and Its Applications, ISITA 2018
Proceedings of 2018 International Symposium on Information Theory and Its Applications, ISITA 2018
, 10.23919/ISITA.2018.8664224, 40-44, 2019.03, [URL], We present a short survey on recent results on combinatorial online prediction in the adversarial setting..
4. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Boosting over non-deterministic ZDDs, Theoretical Computer Science, https://doi.org/10.1016/j.tcs.2018.11.027, 2018.12, [URL], 本論文では,ZDDと呼ばれる圧縮データ構造を用いてデータを圧縮した上で,圧縮したデータ上でブースティングという機械学習手法が効率よく計算できる事を明らかにした.ビッグデータの解析において,省スペースで計算が出来ることは大きな利点である.本研究の興味深い点は,組合せ論的オンライン予測という(一見)全く異なる機械学習分野の知見が圧縮情報処理に活かされたことである..
5. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto, “, Online Combinatorial Optimization with Multiple Projections and Its Application to Scheduling Problem
Volume and Number: Vol.,pp.-,Sep. 2018., IEICE Transactions on Information and Systems, E101-A, 9, 2018.09.
6. Ken-ichiro Moridomi, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto, “, Tighter generalization bounds for matrix completion via factorization into constrained matrices, IEICE Transactions on Information and Systems, E101-D, 8 , 2018.08.
7. Ken-ichiro Moridomi, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto, “, Online linear optimization with the log-determinant regularizer, IEICE Transactions on Information and Systems, E101-D, 6, 2018.06.
8. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Boosting over non-deterministic ZDDs, Proceedings of the 12th International Conference and Workshop on Algorithms and Computation( WALCOM 2018), 10.1007/978-3-319-75172-6_17, 195-206, 2018.01, [URL], 本論文では,ZDDと呼ばれる圧縮データ構造を用いてデータを圧縮した上で,圧縮したデータ上でブースティングという機械学習手法が効率よく計算できる事を明らかにした.ビッグデータの解析において,省スペースで計算が出来ることは大きな利点である.本研究の興味深い点は,組合せ論的オンライン予測という(一見)全く異なる機械学習分野の知見が圧縮情報処理に活かされたことである..
9. Daiki Suehiro, Kohei hatano, Eiji Takimoto, Efficient reformulation of 1-norm ranking SVM, IEICE Transactions on Information and Systems, 10.1587/transinf.2017EDP7233, E101D, 3, 719-729, 2018.03, [URL].
10. Takumi Nakazono, Ken-ichiro Moridomi, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, A Combinatorial Metrical Task System Problem under the Uniform Metric, Proceedings of 27th International Conference on Algorithmic Learning Theory(ALT 2016), 10.1007/978-3-319-46379-7_19, LNCS 9926, 276-287, 2016.10.
11. Nir Ailon, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Bandit Online Optimization Over the Permutahedron, Theoretical Computer Science, 10.1016/j.tcs.2016.07.033, 650, 18, 92-108, 2016.10.
12. Issei Matsumoto, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Online Density Estimation of Bradley-Terry Models, Proceedings of the 28th Conference on Learning Theory (COLT 2015), JMLR W&CP 40, 1343-1359, 2015.06.
13. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Shuji Kijima, Eiji Takimoto, Online Linear Optimization for Job Scheduling under Precedence Concstraints, Proceedings of 26th International Conference on Algorithmic Learning Theory(ALT 2015), 10.1007/978-3-319-24486-0_22, LNCS 6331, 345-359, 2015.10.
14. Nir Ailon, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Bandit Online Optimization Over the Permutahedron, Proceedings of the 25th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2014),, LNCS 8776, 215–229, 2014.10.
15. Kazuki Teraoka, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Efficient Sampling Method for Monte Carlo Tree Search, IEICE TRANSACTIONS on Information and System, E97-D, 3, 392-298, 2014.03.
16. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Combinatorial Online Prediction via Metarounding, Proceedings of the 24th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2013), 68-82, 2013.10.
17. Shota Yasutake, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Masayuki Takeda, Online Rank Aggregation
, Proceedings of the 4th Asian Conference on Machine Learning(ACML 2012)
, 539-553, 2012.11.
18. Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Shuji Kijima, Eiji Takimoto, Kiyohito Nagano, Online Prediction under Submodular Constraints, Proceedings of the 23rd International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2012)
, 260-274, 2012.10.
19. Yoko Anan, Kohei Hatano, Hideo Bannai, Masayuki Takeda, Polyphonic Music Classification on Symbolic Data Using Dissimilarity Functions, Proceedings of the 13th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2012), 229-234, 2012.10.
20. Shota Yasutake, Kohei Hatano, Shuji Kijima, Eiji Takimoto, Masayuki Takeda, , Online Linear Optimization over Permutations
, Proceedings of the 22nd International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC 2011)
, 534-543, 2011.11.
21. Shin-ichi Yoshida, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Masayuki Takeda, Adaptive Online Prediction Using Weighted Windows, IEICE Transactions on Information and Systems , E94-D, 10, 1917-1923, 2011.10.
22. Yoko Anan, Kohei Hatano, Hideo Bannai, Masayuki Takeda, Music Genre Classification using Similarity Functions, Proceedings of the 12th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2011), 693-698, 2011.10.
23. Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Approximate Reduction from AUC Maximization to 1-norm Soft Margin Optimization, Proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2011)
, 324-337, 2011.10.
24. Michinari Momma, Kohei Hatano, and Hiroki Nakayama, Ellipsoidal Support Vector Machines
, Proceedings of the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML 2010), 31-46, 2010.11.
25. Kazuaki Kashihara, Kohei Hatano, Hideo Bannnai, and Masayuki Takeda, Sparse Substring Pattern Set Discovery using Linear Programming Boosting, Proceedings of the 13th International Conference on Discovery Science (DS 2010), 132-143, 2010.10.
26. Kohei Hatano and Eiji Takimoto, Linear Programming Boosting by Column and Row Generation, Proceedings of the Twelfth International Conference on Discovery Science (DS'09) , 2009.10.
27. Jun-ichi Moribe, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, and Masayuki Takeda, Smooth Boosting for Margin-Based Ranking, Proceedings of 19th International Conference on Algorithmic Learning Theory, 227-239, 2008.10.
28. Kosuke Ishibashi, Kohei Hatano, and Masayuki Takeda, Online Learning of Approximate Maximum p-Norm Margin Classifiers with Biases, Proceedings of the 21st Annual Conference on Learning Theory, 69—80, 2008.07.
29. Kosuke Ishibashi, Kohei Hatano, and Masayuki Takeda, Online Learning of Approximate Maximum Margin Classifiers with Biases, Proceedings of the 2nd International Workshop on Data Mining and Statistical Science, 2007.10.
30. Kohei Hatano, Smooth Boosting Using an Information-based Criterion, The 17 th international conference on algorithmic learning theory, 10.1007/11894841_25, 304-318, LNAI 4264., 2006.10.
主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等
1. 畑埜 晃平, 法常 知子, 電子ジャーナル購読計画の数理最適化 : 九州大学における事例報告, 九州大学附属図書館研究開発室年報, 2016.08, [URL].
2. 畑埜晃平, The 21st Annual Conference on Learning Theory (COLT 2008) 参加報告, 人工知能学会誌 vol. 23 No. 6, 2008.11.
3. 河内亮周,小林弘忠,清美 礼,畑埜晃平, 理論計算機科学の最前線, 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ誌, 第12巻 第2号, 2007.08.
主要学会発表等
1. Yaxiong Liu, Ken-ichiro Moridomi, Kohei Hatano and Eiji Takimoto, Improved Mistake Bounds for Binary Matrix Completion
, 第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2018), 2018.11.
2. 畑埜 晃平, 圧縮データ上のブースティング, AIMaPワークショップ「非ノイマン型計算、理論と応用」, 2019.03.
3. 畑埜 晃平, ブースティング:最適化の視点に基づくサーベイ, AIMaPワークショップ「非ノイマン型計算、理論と応用」, 2018.03.
4. Ryohei Nagaura, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto, Combinatorial bandit prediction with relaxation-based approximation algorithms, 情報処理学会 第167回アルゴリズム研究会, 2018.03.
5. 三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, Frank-Wolfe 型ブースティング, 冬のLAシンポジウム, 2018.02.
6. 森富 賢一郎, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, LogDet 正則化を用いた二値行列補完, 第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2017), 2017.11.
7. 森富 賢一郎, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, LogDet 正則化を用いた二値行列補完, 夏のLAシンポジウム, 2017.07.
8. 森富 賢一郎, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, ノルム制約付き行列分解に基づいた行列補完問題に対する汎化誤差の導出, 電子情報通信学会 第28回IBISML研究会, 2017.03.
9. 畑埜 晃平, 米国の大学を中心としたオープンデータの現状 : 訪問調査から, 九州大学ライブラリーサイエンス専攻シンポジウム「オープンデータとデジタルヒューマニティーズ」, 2017.01, [URL].
10. 永浦 良平, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, k集合に対する射影と分解に基づく敵対的バンディット予測, 電子情報通信学会 第25回IBISML研究会, 2016.07.
11. 柴垣 篤志, 烏山 昌幸, 畑埜 晃平, 竹内 一郎, スパースモデルのための特徴と標本の同時セーフスクリーニング, 電子情報通信学会 第25回IBISML研究会, 2016.07.
12. 森富 賢一郎, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, 相対評価に基づく協調ランキング問題, 第25回 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 2016.03.
13. 松本 一成, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, Bradley-Terryモデルのオンライン密度推定, 第21回 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 2015.06.
14. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Shuji Kijima, Eiji Takimoto, Online Linear Optimization over Permutations with Precedence Constraints

, NIPS 2014 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning(DISCML), 2014.12.
15. Issei Matsumoto, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Online Prediction with Bradley-Terry Models, NIPS 2014 Workshop on Analysis of Rank Data: Confluence of Social Choice, Operations Research, and Machine Learning, 2014.12.
16. Nir Ailon, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, 順列に対するバンディット問題, 第17回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2014), 2014.11.
17. 藤田隆寛, 畑埜 晃平, 来嶋 秀治, 瀧本 英二, Online Linear Optimization ove Permutations with Precedence Constraints, 夏のLAシンポジウム, 2014.07.
18. 畑埜 晃平, Combinatorial Online Prediction via Metarounding, TCE Guest Lecture, 2013.12.
19. 畑埜 晃平, 離散構造のオンライン予測, 第16回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2013) 企画セッション「学習理論」, 2013.11.
20. 畑埜 晃平, オンライン離散最適化, 日本応用数理学会2013年度年会 オーガナイズドセッション「機械学習」, 2013.09.
21. 畑埜 晃平, オンライン予測理論とその応用, FIT2013 イベント企画「ビッグデータ時代のオンライン学習アルゴリズム」, 2013.09.
22. Takahiro Fujita, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Combinatorial Online Prediction Using Offline Approximation Algorithms, The sixth Annual Meeting of Asian Association for Algorithms and Computation (AAAC2013), 2013.04.
23. 藤田隆寛, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, オフラインアルゴリズムを用いた離散構造のオンライン予測

, 冬のLAシンポジウム, 2013.01.
24. Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Shuji Kijima, Eiji Takimoto, Kiyohito Nagano, Online Prediction over Base Polyhedra

, NIPS 2012 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning(DISCML), 2012.12.
25. Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Approximate Reduction from AUC Maximization to 1-norm Soft Margin Optimization

, NIPS 2011 Workshop on Computational Trade-offs in Statistical Learning(COST), 2011.12.
26. Shota Yasutake, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Masayuki Takeda, Online Rank Aggregation
, NIPS 2011 Workshop on Computational Trade-offs in Statistical Learning(COST), 2011.12.
27. 安武翔太,畑埜晃平,瀧本英二,竹田正幸, トップ k リストのオンライン予測
, 第14回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2011), 2011.11.
28. Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Approximate Reduction from AUC Maximization to 1-norm Soft Margin Optimization

, 第14回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2011), 2011.11.
29. 阿南陽子,畑埜晃平,坂内英夫,竹田正幸, 類似性指標を用いた楽曲のジャンル分類
, 人工知能学会 第82回基本問題研究会(SIG-FPAI), 2011.08.
30. 奥山洋平,畑埜晃平,瀧本英二,竹田正幸, 確率的評価値をもつゲーム木における最善手探索
, 2011. , 冬のLAシンポジウム, 2011.02.
31. 安武翔太,畑埜晃平,来嶋秀治,瀧本英二,竹田正幸, Online Prediction over Permutahedron, 情報処理学会 第134回アルゴリズム研究会 (SIGAL), 2011.02.
32. 安武翔太,畑埜晃平,瀧本英二,竹田正幸, オンラインランク統合問題, 第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010), 2010.11.
33. 末廣大貴,畑埜晃平,坂内英夫,瀧本英二,竹田正幸, SVMによるバイパータイトランキング学習を用いたコンピュータ将棋における評価関数の学習, 第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010), 2010.11.
34. 末廣大貴,畑埜晃平,坂内英夫,瀧本英二,竹田正幸, カーネル法を用いたコンピュータ将棋の評価関数の学習, 第15回ゲームプログラミングワークショップ2010 (GPW2010), 2010.11.
35. 樫原和昭,畑埜晃平,坂内英夫,竹田正幸, Sparse Substring Pattern Set Discovery using Linear Programming Boosting, 第9回情報科学技術フォーラム(FIT 2010), 2010.09.
36. 安武翔太,畑埜晃平,瀧本英二,竹田正幸, Online Rank Aggregation, 第9回情報科学技術フォーラム(FIT 2010), 2010.09.
37. 吉田真一,畑埜晃平,瀧本英二,竹田正幸, 重みつき窓を用いた適応型オンライン予測, 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM) 第12回, 2010.03.
38. 安武翔太,畑埜晃平,瀧本英二,竹田正幸, オンラインランク統合問題, 冬のLAシンポジウム, 2010.01.
39. 畑埜晃平,瀧本英二, 行と列の生成による線形計画ブースティング, 第12回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2009), 2009.10.
40. 大田貴文,畑埜晃平,竹田正幸, 最大エントロピー原理に基づくオンライン学習, 冬のLAシンポジウム, 2009.01.
41. Jun-ichi Moribe, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, and Masayuki Takeda, Smooth Boosting for Margin-Based Ranking, 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM) 第7回, 2008.07.
42. 石橋浩介,畑埜晃平,竹田正幸, Online Learning of Maximum p-Norm Margin Classifiers with Bias, 冬のLAシンポジウム, 2008.01.
43. 石橋浩介,畑埜晃平,竹田正幸, 定数項の大きな線型しきい値関数に対する高速なオンライン学習, 冬のLAシンポジウム, 2007.01.
44. Kohei Hatano, Boosting using classifiers with nearly one-sided error, FIT 2006, 2006.08.
45. Kohei Hatano, Boosting Approaches in Algorithmic Learning Theory, 21世紀COE「超ロバスト計算原理プロジェクト」ワークショップ「Tutorial workshop on game-theoretic probability and related topics」, 2006.03.
学会活動
所属学会名
人工知能学会
EATCS
電子情報通信学会
LA
学協会役員等への就任
2016.06~2016.05, 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBLSML) 研究専門委員会, 専門委員.
学会大会・会議・シンポジウム等における役割
2019.11.17~2019.11.19, The 11th Asian Conference on Machine Learning (ACML2019), Senior Program Committee.
2019.07.07~2019.07.12, The 8th International Conference on Data Science and Institutional Research (DSIR 2019), Program Committee.
2019.12.08~2019.12.14, The 33nd Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeuIPS2019), Reviewer.
2019.08.10~2019.08.16, The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019), PC member.
2019.06.09~2019.06.15, The 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), Reviewer.
2018.12.03~2018.12.08, The 32nd Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2018), Reviewer.
2018.11.04~2018.11.07, 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018), プログラム委員長.
2019.01.27~2019.02.01, The 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Senior Program Committee.
2018.11.14~2018.11.16, The 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML2018), Senior Program Committee.
2018.08.12~2018.07.13, The 7th International Conference on Data Science and Institutional Research (DSIR 2018), Program Committee.
2018.07.10~2018.07.15, The 35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018), Reviewer.
2018.04.09~2017.04.11, The 21th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018), Reviewer.
2018.07.13~2018.07.19, The 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2018), Reviewer.
2018.04.30~2018.05.03, The Sixth International Conference on Learning Representations (ICLR2018), Reviewer.
2018.02.02~2018.02.07, Thirty-Seond AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), Reviewer.
2017.12.04~2017.12.09, The 31th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2017), Reviewer.
2017.02.04~2017.02.09, Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Reviewer.
2017.11.15~2017.11.17, The 9th Asian Conference on Machine Learning (ACML2017), Program Committee.
2016.07.10~2016.07.14, 7th International Conference on E-Service and Knowledge Management (ESKM 2016), Reviewer.
2017.08.06~2017.08.11, The 34nd International Conference on Machine Learning (ICML 2017), Reviewer.
2017.04.20~2017.04.22, The 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2017), Reviewer.
2016.12.05~2016.12.10, The 30th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2016), Reviewer.
2016.11.16~2016.11.18, The 8th Asian Conference on Machine Learning (ACML2016), Program Committee.
2016.10.19~2016.10.21, The 27th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT2016), Program Committee.
2016.07.10~2016.07.14, The 5th International Conference on Data Science and Institutional Research (DSIR 2016), Program Committee.
2015.12.07~2015.12.12, The 29th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2015), Reviewer.
2015.11.20~2015.11.22, The 7th Asian Conference on Machine Learning (ACML2015), Program Committee.
2016.05.07~2016.05.11, The 19th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2016), Reviewer.
2015.07.06~2015.07.11, The 32nd International Conference on Machine Learning (ICML 2015), Reviewer.
2015.05.09~2015.05.12, The 18th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2015) , Reviewer.
2014.12.08~2014.12.13, The 28th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2014) , Reviewer.
2014.11.26~2012.11.28, The 6th Asian Conference on Machine Learning (ACML2014) , Program Committee.
2014.10.08~2014.10.10, The 25th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT2014) , Program Committee.
2014.09.24~2014.09.26, ELC計算量理論の秋学校, 幹事.
2013.12.05~2013.12.08, The 27th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2013) , Reviewer.
2013.11.10~2013.11.13, 第16回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013) , プログラム委員.
2013.10.06~2013.10.09, The 24th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT2013) , Program Committee.
2012.12.03~2012.12.06, Twenty-sixth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2012) , Reviewer.
2012.11.04~2012.11.06, The 4th Asian Conference on Machine Learning (ACML2012) , Program Committee.
2011.12.12~2011.12.17, Twenty-Fifth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2011) , Reviewer.
2011.11.13~2011.11.15, The 3rd Asian Conference on Machine Learning (ACML2011) , Program Committee.
2011.11.09~2011.11.11, 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2011) , プログラム委員.
2011.06.14~2011.06.17, The 21st International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2011), Reviewer.
2010.11.08~2010.11.10, The 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML2010) , Program Committee.
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2017.11~2018.12, Special Section on Foundations of Computer Science, 国内, 編集委員.
2016.11~2017.12, Special Section on Foundations of Computer Science, 国内, 編集委員.
2016.03~2016.12, Special Section on Foundations of Computer Science – New Trends in Theoretical Computer Science –, 国内, 編集委員.
2015.03~2015.12, Special Section on Foundations of Computer Science ~ Developments of the Theory on Algorithms and Computation ~, 国内, 編集委員.
2013.03~2013.12, Special Section on Foundations of Computer Science - New Trends in Algorithms and Theory of Computation -, 国内, 編集委員.
2011.08, 電子情報通信学会論文誌, 国内, 査読委員.
2011.04~2015.06, 情報処理学会論文誌, 国内, 編集委員.
学術論文等の審査
年度 外国語雑誌査読論文数 日本語雑誌査読論文数 国際会議録査読論文数 国内会議録査読論文数 合計
2018年度 48  56 
2017年度 13  33  46 
2016年度 31  34 
2015年度 12  18  30 
2014年度 29  35 
2013年度 12  10  22 
2012年度 19  24 
2011年度 22  27 
2010年度 11  20 
2009年度   10 
2008年度      
2007年度    
2006年度      
2005年度      
その他の研究活動
海外渡航状況, 海外での教育研究歴
カリフォルニア大学サンタクルーズ校, UnitedStatesofAmerica, 2010.09~2010.10.
カリフォルニア大学サンタクルーズ校, UnitedStatesofAmerica, 2008.09~2008.09.
カリフォルニア大学サンタクルーズ校, UnitedStatesofAmerica, 2002.09~2003.08.
外国人研究者等の受入れ状況
2018.08~2018.10, 1ヶ月以上, University of California Santa Cruz, Iran, .
受賞
Best Paper Award, WALCOM2018, 2018.03.
人工知能学会研究会優秀賞, 人工知能学会, 2010.06.
IBIS2009プログラム委員会特別奨励賞 ファイナリスト, 情報論的学習理論ワークショップ, 2009.10.
人工知能学会研究会優秀賞, 人工知能学会, 2008.06.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2019年度~2021年度, 基盤研究(B), 代表, 離散構造表現に基づく最適化基盤技術.
2019年度~2022年度, 基盤研究(B), 分担, データの学習容易性解析に基づく実ケース機械学習理論の確立.
2018年度~2022年度, 基盤研究(A), 分担, 情報爆縮に基づくIoTデータ処理基盤の構築.
2018年度~2020年度, 挑戦的研究(萌芽), 分担, デジタルヒューマニティーズを促進するオープンデータ環境およびシステム基盤の構築.
2016年度~2018年度, 基盤研究(C), 代表, 順序比較に基づくオンライン意思決定基盤技術.
2015年度~2018年度, 基盤研究(B), 分担, ランダムサンプリングに基づくオンライン意思決定.
2014年度~2017年度, 基盤研究(B), 分担, ビッグデータ解析におけ る 最適保証スクリーニングの理論と応用.
2013年度~2015年度, 基盤研究(C), 代表, 離散構造のオンライン予測基盤技術.
2013年度~2017年度, 基盤研究(A), 分担, 情報爆縮基盤技術.
2012年度~2017年度, 新学術領域研究, 分担, 学習理論からの計算限界解明へのアプローチ.
2011年度~2014年度, 基盤研究(B), 分担, 凸最適化の手法を用 いたオンライン意思決定に関する研究.
2010年度~2012年度, 基盤研究(B), 分担, 超高速圧縮データストリーム処理に基づく軽量XMLデータベース管理システム基盤技術の開発.
2009年度~2010年度, 若手研究(B), 代表, バイアスを用いた最大マージン疎超平面学習の高速化.
2004年度~2005年度, 萌芽研究, 分担, 医薬品の商標類似度と処方関連度に基づく投薬ミス防止システム.
競争的資金(受託研究を含む)の採択状況
2017年度~2019年度, JST未来社会創造事業, 分担, 学習アナリティクス基盤の拡張による多世代共創及び社会活動支援..
2012年度~2017年度, 文部科学省委託プロジェクト研究・社会システム・サービスの最適化のためのIT統合システム構築, 分担, 社会システム・サービス最適化のためのサイバーフィジカルIT統合基盤の研究.
2013年度~2013年度, 第 9 回 マイクロソフトリサーチ CORE 連携研究プログラム, 代表, Online Rank Aggregation and Its Application to Recommendation Tasks.
2010年度~2014年度, 農林水産省委託プロジェクト研究, 分担, 農作業の軽労化に向けた農業自動化・アシストシステムの開発・農家の作業技術の数値化及びダータマイニング手法の開発.
共同研究、受託研究(競争的資金を除く)の受入状況
2006.04~2007.03, 分担, 可変風量解析技術の研究.
2007.04~2008.03, 分担, 可変風量解析技術の研究.
学内資金・基金等への採択状況
2017年度~2017年度, 数理・データサイエンスに関する教育研究支援プログラム , 代表, 機関レポジトリのメタデータ形式に対応した汎用的コミュニティ解析基盤.
2012年度~2012年度, システム情報科学研究院・助教支援研究資金, 代表, 疎超平面を用いたオンライン型AUC 最大化手法の開発.
2009年度~2009年度, システム情報科学研究院 助教支援研究資金, 代表, 大規模ソフトマージン最適化問題に対する効率的解法の開発・評価とその応用.
2006年度~2006年度, 21世紀COE若手研究, 代表, 予測ルールの誤り性質を利用した高速ブースティング技法.
2005年度~2005年度, 21世紀COE若手研究, 代表, 情報量基準に基づくブースティング技法と大規模データ上の学習への応用.

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