前田高志ニコラス (Takashi Nicholas MAEDA) - マイポータル

基本情報

所属: 学習院大学計算機センター准教授

学位: 博士（工学）(東京大学)

J-GLOBAL ID: 201901001726169782
researchmap会員ID: B000354059

研究分野

情報通信 / 知能情報学 /

経歴

2024年9月 - 現在

滋賀大学, データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター, 特任准教授
2024年4月 - 現在

学習院大学, 計算機センター, 准教授
2022年4月 - 現在

特定国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 客員研究員
2022年4月 - 2024年3月

東京電機大学, システムデザイン工学部, 准教授
2019年4月 - 2022年3月

国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員

学歴

2016年4月 - 2019年3月

東京大学, 大学院工学系研究科, システム創成学専攻（博士課程）
2014年4月 - 2016年3月

東京大学, 大学院工学系研究科, システム創成学専攻（修士課程）
京都大学, 文学部, 人文学科

論文

Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with Unobserved Variables and its Application to Time Series Data.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR abs/2401.07231 2024年
Python package for causal discovery based on LiNGAM

Takashi Ikeuchi, Mayumi Ide, Yan Zeng, Takashi Nicholas Maeda, and Shohei Shimizu

Journal of Machine Learning Research 24(14) 2023年1月査読有り
The economic value of urban landscapes in a suburban city of Tokyo, Japan: A semantic segmentation approach using Google Street View images

Masatomo Suzuki, Junichiro Mori, Takashi Nicholas Maeda, Jun Ikeda

Journal of Asian Architecture and Building Engineering 22(3) 1110-1125 2022年7月14日査読有り
I-RCD: An improved algorithm of repetitive causal discovery from data with latent confounders

Takashi Nicholas MAEDA

Behaviormetrika 2022年6月4日査読有り招待有り筆頭著者最終著者責任著者
Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders

Takashi Nicholas MAEDA, Shohei SHIMIZU

International Journal of Data Science and Analytics 13(2) 77-89 2021年9月7日査読有り筆頭著者
Causal Additive Models with Unobserved Variables

Takashi Nicholas MAEDA, Shohei SHIMIZU

Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 161 97-106 2021年7月27日査読有り
Discovery of Causal Additive Models in the Presence of Unobserved Variables.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR abs/2106.02234 2021年
RCD: Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models with latent confounders

T. N. Maeda, S. Shimizu

JMLR Workshop and Conference Proceedings, AISTATS2020 (Proc. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics) 735-745 2020年5月査読有り
Causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR abs/2001.04197 2020年

MISC

大学別の博士課程進学等に関するデータセットの構築と統計的因果探索

高山, 正行, 小松, 尚登, ファム, テトン, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 小柴, 等, 清水, 昌平

年次学術大会講演要旨集 38 874-879 2023年10月28日
博士課程進学率に関する因果モデルの構築

高山正行, 小柴等, 前田高志ニコラス, 三内顕義, 清水昌平, 星野利彦

Jxiv 2022年3月

前田高志ニコラス

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