梅津佑太 (Yuta Umezu) - マイポータル

基本情報

所属: 長崎大学情報データ科学部准教授

J-GLOBAL ID: 201801020040224857
researchmap会員ID: 7000024867

研究分野

自然科学一般 / 応用数学、統計数学 /

経歴

2020年4月 - 現在

長崎大学, 情報データ科学部, 准教授
2017年1月 - 2020年3月

名古屋工業大学, 工学部情報工学科, 助教
2016年4月 - 2016年12月

名古屋工業大学, 工学部情報工学科, 特任助教

学歴

2013年4月 - 2016年3月

九州大学, 大学院数理学府, 博士後期課程
2011年4月 - 2013年3月

九州大学, 大学院数理学府, 修士課程
2005年4月 - 2011年3月

九州大学, 理学部, 数学科

論文

Selective Inference for High-order Interaction Features Selected in a Stepwise Manner

Shinya Suzumura, Kazuya Nakagawa, Yuta Umezu, Koji Tsuda, Ichiro Takeuchi

IPSJ Transactions on Bioinformatics 14 1-11 2021年査読有り
Variable selection in multivariate linear models for functional data via sparse regularization

Hidetoshi Matsui, Yuta Umezu

Japanese Journal of Statistics and Data Science 3(2) 453-467 2020年12月査読有り
A novel sensitive detection method for DNA methylation in circulating free DNA of pancreatic cancer.

Keiko Shinjo, Kazuo Hara, Genta Nagae, Takayoshi Umeda, Keisuke Katsushima, Miho Suzuki, Yoshiteru Murofushi, Yuta Umezu, Ichiro Takeuchi, Satoru Takahashi …

PloS one 15(6) e0233782-18 2020年査読有り
Selective inference via marginal screening for high dimensional classification

Yuta Umezu, Ichiro Takeuchi

Japanese Journal of Statistics and Data Science 2(2) 559-589 2019年12月査読有り
AIC for the non-concave penalized likelihood method

Yuta Umezu, Yusuke Shimizu, Hiroki Masuda, Yoshiyuki Ninomiya

ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 71(2) 247-274 2019年4月査読有り
Efficient learning algorithm for sparse subsequence pattern-based classification and applications to comparative animal trajectory data analysis

Takuto Sakuma, Kazuya Nishi, Kaoru Kishimoto, Kazuya Nakagawa, Masayuki Karasuyama, Yuta Umezu, Shinsuke Kajioka, Shuhei J. Yamazaki, Koutarou D. Kimura, Sakiko Matsumoto …

ADVANCED ROBOTICS 33(3-4) 134-152 2019年査読有り
Can AI predict animal movements? Filling gaps in animal trajectories using inverse reinforcement learning

Tsubasa Hirakawa, Takayoshi Yamashita, Toru Tamaki, Hironobu Fujiyoshi, Yuta Umezu, Ichiro Takeuchi, Sakiko Matsumoto, Ken Yoda

ECOSPHERE 9(10) 2018年10月査読有り
Post Selection Inference with Kernels

Makoto Yamada, Yuta Umezu, Kenji Fukumizu, Ichiro Takeuchi

INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS, VOL 84 84 2018年査読有り
Selective Inference for Sparse High-Order Interaction Models.

Shinya Suzumura, Kazuya Nakagawa, Yuta Umezu, Koji Tsuda, Ichiro Takeuchi

Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning(ICML) 3338-3347 2017年査読有り
Ridge-type regularization method for questionnaire data analysis

Yuta Umezu, Hidetoshi Matsuoka, Hiroshi Ikeda, Yoshiyuki Ninomiya

PACIFIC JOURNAL OF MATHEMATICS FOR INDUSTRY 8 2016年8月査読有り
Defect rate evaluation via simple active learning

Yuta Umezu, Hidetoshi Matsuoka, Hiroshi Ikeda, Yoshiyuki Ninomiya

PACIFIC JOURNAL OF MATHEMATICS FOR INDUSTRY 7 2015年査読有り

MISC

Selective Inference in Propensity Score Analysis

Yoshiyuki Ninomiya, Yuta Umezu, Ichiro Takeuchi

2021年5月
ヒト移動軌跡データからの比較パターン抽出 (モバイルネットワークとアプリケーション)

梶岡慎輔, 佐久間拓人, 西和弥, 梅津佑太, 烏山昌幸, 玉木徹, 前川卓也, 打矢隆弘, 松尾啓志, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(450) 287-292 2018年2月26日
ヒト移動軌跡データからの比較パターン抽出 (知的環境とセンサネットワーク)

梶岡慎輔, 佐久間拓人, 西和弥, 梅津佑太, 烏山昌幸, 玉木徹, 前川卓也, 打矢隆弘, 松尾啓志, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(451) 261-266 2018年2月26日
ヘテロジニアスなデータに対するクラスタリング後の推論 (情報論的学習理論と機械学習)

井上茂乗, 梅津佑太, 坪田庄真, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(293) 69-76 2017年11月9日
多次元系列における変化点検出のためのSelective Inference (情報論的学習理論と機械学習)

梅津佑太, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(293) 269-276 2017年6月1日
系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 (情報論的学習理論と機械学習)

岸本薫, 烏山昌幸, 中川和也, 木村幸太郎, 依田憲, 梅津佑太, 梶岡慎輔, 津田宏治, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116(500) 41-48 2017年3月6日
スパース推定における情報量規準 (量子統計モデリングのための基盤構築)

梅津佑太

数理解析研究所講究録 (2018) 116-130 2017年1月
高次元分類問題のためのSelective Inference (情報論的学習理論と機械学習) -- (情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016))

梅津佑太, 中川和也, 津田宏治, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116(300) 93-100 2016年11月16日
時系列データの変化点検出におけるSelective Inference (パターン認識・メディア理解)

梅津佑太, 中川和也, 井上茂乗, 津田宏治, 杉山麿人, 前川卓也, 玉木徹, 依田憲, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116(208) 89-94 2016年9月5日
On the Consistency of the Bias Correction Term of the AIC for the Non-Concave Penalized Likelihood Method

Yuta Umezu, Yoshiyuki Ninomiya

2016年3月25日

書籍等出版物

データサイエンスの歩き方

滋賀大学データサイエンス学部, 長崎大学情報データ科学部 (担当:分担執筆, 範囲:6章)

学術図書出版社 2022年3月 (ISBN: 9784780609363)
大規模計算時代の統計推論―原理と発展―

藤澤洋, 井手剛, 井尻善久, 牛久祥孝, 梅津佑太, 大塚琢馬, 尾林慶一, 川野秀一, 田栗正隆, 竹内孝, 橋本敦史, 矢野恵佑 (担当:共訳, 範囲:第8章一般化線形モデルと回帰木, 第15章大規模仮説検定と偽発見率, 第20章モデル選択後の推論)

共立出版 2020年7月 (ISBN: 9784320114340)
スパース回帰分析とパターン認識

梅津, 佑太, 西井, 龍映, 上田, 勇祐, 講談社サイエンティフィク (担当:共著)

講談社 2020年2月 (ISBN: 9784065186206)

所属学協会

日本統計学会

共同研究・競争的資金等の研究課題

超高次元非線形データに対するモデル選択

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究若手研究 2021年4月 - 2025年3月

梅津佑太
探索的データ解析における統計的推論とその応用

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究若手研究 2018年4月 - 2021年3月

梅津佑太