深層学習手法における予測不確実性(predictive uncertainty)考慮
Financial data mining (特に高頻度データ解析)
2012/03 筑波大学附属駒場高等学校 卒業
2016/03 東京大学工学部化学システム工学科 卒業
2018/03 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻 修了
2018/04~ 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 和泉研究室
Bayesian neural networks
Predictive uncertainty, out-of-distribution detection
Academic education
趣味
バレーボール
ラーメン
お酒(ビール, ジン)
ゲーム(ポケモン, スプラトゥーン)
業績リスト
学術論文
Maeda, I., Hasegawa, K., Kaneko, H., Funatsu, K. Novel Method Proposing Chemical Structures with Desirable Profile of Activities Based on Chemical and Protein Spaces. Molecular Informatics, 36(12) (2017)
学会発表
Maeda, I., Kaneko, H., Funatsu, K. Visualization of chemical space and protein space considering compound-protein interaction, In: The 44th Symposium on Structure-Activity Relationship, pp. 25-28 (2016)
Maeda, I., Matsushima, H., Sakaji, H., Izumi, K., deGraw, D., Tomioka, H., Kato, A., 高頻度注文情報の時系列性考慮による短期市場動向予測. In: 第21回 人工知能学会 金融情報学研究会 (SigFin21), (2018)
Maeda, I., Matsushima, H., Sakaji, H., Izumi, K., deGraw, D., Tomioka, H., Kato, A., Kitano, M., Learning Uncertainty in Market Trend Forecast Using Bayesian Neural Networks. In: International Conference on Decision Economics (DECON), (2019)
Maeda, I., Matsushima, H., Sakaji, H., Izumi, K., deGraw, D., Tomioka, H., Kato, A., Kitano, 深層学習における不確かさ評価の重要性. In: 2019年度 人工知能学会全国大会 (JSAI), (2019)
3. 対外発表等
Maeda, I., Yuge, N., Watanabe, T., Sugawara, Y., Miuchi, N., 実測値の不確かさを考慮した活性予測モデル構築によるSirtuin1 阻害剤探索. In: 第4回IT 創薬コンテスト, (2017)
Indo, S., Maeda, I., Kitagawa, K., Fujita, K., Shimono, T., Deep Quoridor. In: Deep Learning Day, (2017)
4. その他
SAR Presentation Award In: 44th Symposium on Structure-Activity Relationship, (2016)
学生奨励賞 In: 第4 回IT 創薬コンテスト, (2017)
ポスター枠優秀賞 In: Deep Learning Day, (2017)