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竹野 思温

自己紹介

情報工学専攻 博士後期課程1年 竹内・烏山研究室

研究紹介

ベイズ最適化と呼ばれる、評価に高いコストのかかる関数最適化のための手法の基礎方法論、および材料データへの応用等を行っています。

 

博士後期課程に進学した理由

修士課程までの研究で機械学習に強い興味を持つようになり、さらに深く学んでいきたいと考えたからです。

 

論文・受賞歴

1. Y. Tsukada, S. Takeno, M. Karasuyama, H. Fukuoka, M. Shiga, and T. Koyama, “Estimation of material parameters based on precipitate shape: efficient identification of low-error region with Gaussian process modeling”, Sci. Rep. 9, 15794, 2019

2. S. Suzuki, S. Takeno, T. Tamura, K. Shitara, and M. Karasuyama, “Multi-objective BayesianOptimization using Pareto-frontier Entropy”, International Conference on Machine Learning, 2020

3. S. Takeno, H. Fukuoka, Y. Tsukada, T. Koyama, M. Shiga, I. Takeuchi, and M. Karasuyama, “Multi-fidelity Bayesian Optimization with Max-value Entropy Search and its Parallelization”, International Conference on Machine Learning, 2020 

4. S. Takeno, Y. Tsukada, H. Fukuoka, T. Koyama, M. Shiga, and M. Karasuyama, “Cost-effective search for lower-error region in material parameter space using multifidelity Gaussian process modeling”, Physical review materials, to appear.

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