鹿島久嗣

J-GLOBALへ         更新日: 17/11/17 15:54
 
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研究者氏名
鹿島久嗣
 
カシマ ヒサシ
URL
http://kaken.nii.ac.jp/d/r/80545583.ja.html
所属
京都大学

研究分野

 
 

経歴

 
2014年4月
 - 
現在
京都大学 大学院情報学研究科 教授
 
2009年8月
 - 
2013年3月
東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授
 

論文

 
Predictive Modeling of Learning Continuation in Preschool Education Using Temporal Patterns of Development Tests
Junpei Naito, Yukino Baba, Hisashi Kashima, Takenori Takaki, Takuya Funo
Proceedings of the 8th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI)      2018年   [査読有り]
Educational Competition Platform for Data Analysis: Lessons Learned and Future Challenges
Yukino Baba, Tomoumi Takase, Kyohei Atarashi, Satoshi Oyama, Hisashi Kashima
Proceedings of the 8th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI)      2018年   [査読有り]
AdaFlock: Adaptive Feature Discovery for Human-in-the-loop Predictive Modeling
Ryusuke Takahama, Yukino Baba, Nobuyuki Shimizu, Sumio Fujita, Hisashi Kashima
Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),      2018年   [査読有り]
Predicting Fuel Consumption and Flight Delays for Low-cost Airlines
Yuji Horiguchi, Yukino Baba, Hisashi Kashima, Masahito Suzuki, Hiroki Kayahara, Jun Maeno
Proceedings of the 29th Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI)      2017年   [査読有り]
Learning Implicit Tasks for Patient-Specific Risk Modeling in ICU
Nozomi Nori, Hisashi Kashima, Kazuto Yamashita, Susumu Kunisawa, Yuichi Imanaka
Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)      2017年   [査読有り]

Misc

 
鹿島 久嗣
人工知能学会誌   28(1)    2013年1月
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人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence   27(4) 381-388   2012年7月
鹿島 久嗣, 梶野 洸
人工知能学会誌   27(4) 381-388   2012年7月
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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   111(480) 109-116   2012年3月
行列やテンソルとして表現されるデータの解析には,通常これらの低ランク性を仮定した分解が利用される.しかし,データが各々の要素レベルではなく,より抽象度の高い上位のカテゴリレベルにおいても観測されうる状況においては,通常の行列分解,テンソル分解の方法をそのまま用いることはできない.そこで本研究では,上位カテゴリにおける観測データが得られる場合の行列およびテンソル分解の問題を提案し,その効率的な解法を与える.そして,実データを含むいくつかのデータを用いた要素補完問題において,提案手法が素朴な解...
林 浩平, 竹之内 高志, 冨岡 亮太, 鹿島 久嗣
人工知能学会論文誌   27(3) 103-110   2012年
Multi-task learning aims at transferring knowledge between similar tasks. The multi-task Gaussian process framework of Bonilla et al. models (incomplete) responses of C data points for R tasks (e.g., the responses are given by...