教員詳細
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梅津 佑太 Yuta UMEZU
- メールumezu.yutanagasaki-u.ac.jp- 役職・取得学位 総合生産科学域 准教授
情報データ科学部 准教授
博士（機能数理学）- 専門分野 数理統計、機械学習、高次元データ解析- 外部リンク researchmap
就職実績 ― 民間機関、他大学等（略歴）
| H23.3 | 九州大学理学部数学科 卒業 |
| H25.3 | 九州大学大学院数理学府修士課程 数理学コース 修了（修士） |
| H28.3 | 九州大学大学院数理学府博士後期課程 機能数理学コース 修了（博士） |
| H28.4 | 名古屋工業大学大学院工学研究科 情報工学専攻 特任助教 |
| H29.1 | 名古屋工業大学大学院工学研究科 情報工学専攻 助教 |
研究活動
post-selection inferenceとその応用
多くの科学研究では、データに基づき検証すべき仮説を定めることがしばしば行われる。生成された仮説を検証するために同じデータを用いると、選択バイアスの影響でp値が過小評価され、妥当な検定を行うことができない。この問題に対処するため、仮説を選択した後でも妥当な検証を行う為のpost-selection inferenceについて研究してきた。
遺伝子発現量データから検出した, 複数の患者に共通の変化点の例. 選択バイアス補正後, データから探索的に選択された変化点の検定のp値は0.00だった
超高次元非線形データの変数選択
遺伝子発現量データなど、変数の次元がサンプルサイズよりも圧倒的に大きなデータから、実際に意味のある重要な情報をあらかじめ抽出することは、変数選択後のモデルの推論における計算効率や推定精度の観点から有用なものである。 一方で、変数間に非線形な依存関係が見られる場合、既存の方法で効率的に変数選択を行うことは難しい。そこで、非線形な依存関係を効率的に抽出する為の手法の開発を行っている。
心筋症データから抽出した, Ro1と依存関係のある遺伝子の例
教育活動
担当授業
情報データ科学部：初年次セミナー、情報統計学、応用データ分析演習、人工知能、人工知能演習、卒業研究
IT先端技術応用講座：AI活用講座：データサイエンスの基礎と実践