研究キーワード	research interests

研究分野	research research_areas	応用数学、統計数学	Applied mathematics and statistics

学歴	education	2013年04月 － 2016年03月 九州大学 大学院数理学府 2011年04月 － 2013年03月 九州大学 大学院数理学府 2005年04月 － 2011年03月 九州大学 理学部 2013/04 － 2016/03 Kyushu University Graduate School of Mathematics 2011/04 － 2013/03 Kyushu University Graduate School of Mathematics 2005/04 － 2011/03 Kyushu University School of Sciences

経歴	experience	2020年04月 － 長崎大学 情報データ科学部 准教授 2017年01月 － 2020年03月 名古屋工業大学 工学部 情報工学科 助教 2016年04月 － 2016年12月 名古屋工業大学 工学部 情報工学科 特任助教 2020/04 － Nagasaki University School of Information and Data Sciences Associate Professor 2017/01 － 2020/03 Nagoya Institute of Technology Faculty of Engineering Dept. of Computer Science Assistant Professor 2016/04 － 2016/12 Nagoya Institute of Technology Faculty of Engineering Dept. of Computer Science Project Assistant Professor

委員歴	committee memberships

所属学協会	association memberships	日本統計学会	日本統計学会

受賞	awards

論文	papers	Selective Inference for High-order Interaction Features Selected in a Stepwise Manner Shinya Suzumura,Kazuya Nakagawa,Yuta Umezu,Koji Tsuda,Ichiro Takeuchi IPSJ Transactions on Bioinformatics 14巻1頁-11頁 2021年 Variable selection in multivariate linear models for functional data via sparse regularization Hidetoshi Matsui,Yuta Umezu Japanese Journal of Statistics and Data Science 3巻2号453頁-467頁 2020年12月 A novel sensitive detection method for DNA methylation in circulating free DNA of pancreatic cancer. Keiko Shinjo,Kazuo Hara,Genta Nagae,Takayoshi Umeda,Keisuke Katsushima,Miho Suzuki,Yoshiteru Murofushi,Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi,Satoru Takahashi,Yusuke Okuno,Keitaro Matsuo,Hidemi Ito,Shoji Tajima,Hiroyuki Aburatani,Kenji Yamao,Yutaka Kondo PloS one 15巻6号e0233782頁-18頁 2020年 Selective inference via marginal screening for high dimensional classification Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi Japanese Journal of Statistics and Data Science 2巻2号559頁-589頁 2019年12月 AIC for the non-concave penalized likelihood method Yuta Umezu,Yusuke Shimizu,Hiroki Masuda,Yoshiyuki Ninomiya ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 71巻2号247頁-274頁 2019年04月 Efficient learning algorithm for sparse subsequence pattern-based classification and applications to comparative animal trajectory data analysis Takuto Sakuma,Kazuya Nishi,Kaoru Kishimoto,Kazuya Nakagawa,Masayuki Karasuyama,Yuta Umezu,Shinsuke Kajioka,Shuhei J. Yamazaki,Koutarou D. Kimura,Sakiko Matsumoto,Ken Yoda,Matasaburo Fukutomi,Hisashi Shidara,Hiroto Ogawa,Ichiro Takeuchi ADVANCED ROBOTICS 33巻3-4号134頁-152頁 2019年 Can AI predict animal movements? Filling gaps in animal trajectories using inverse reinforcement learning Tsubasa Hirakawa,Takayoshi Yamashita,Toru Tamaki,Hironobu Fujiyoshi,Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi,Sakiko Matsumoto,Ken Yoda ECOSPHERE 9巻10号 2018年10月 Post Selection Inference with Kernels Makoto Yamada,Yuta Umezu,Kenji Fukumizu,Ichiro Takeuchi INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS, VOL 84 84巻 2018年 Selective Inference for Sparse High-Order Interaction Models. Shinya Suzumura,Kazuya Nakagawa,Yuta Umezu,Koji Tsuda,Ichiro Takeuchi Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning(ICML) 3338頁-3347頁 2017年 Ridge-type regularization method for questionnaire data analysis Yuta Umezu,Hidetoshi Matsuoka,Hiroshi Ikeda,Yoshiyuki Ninomiya PACIFIC JOURNAL OF MATHEMATICS FOR INDUSTRY 8巻 2016年08月 Selective Inference for High-order Interaction Features Selected in a Stepwise Manner Shinya Suzumura,Kazuya Nakagawa,Yuta Umezu,Koji Tsuda,Ichiro Takeuchi IPSJ Transactions on Bioinformatics 14.1-11 2021 Variable selection in multivariate linear models for functional data via sparse regularization Hidetoshi Matsui,Yuta Umezu Japanese Journal of Statistics and Data Science 3.2.453-467 2020/12 A novel sensitive detection method for DNA methylation in circulating free DNA of pancreatic cancer. Keiko Shinjo,Kazuo Hara,Genta Nagae,Takayoshi Umeda,Keisuke Katsushima,Miho Suzuki,Yoshiteru Murofushi,Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi,Satoru Takahashi,Yusuke Okuno,Keitaro Matsuo,Hidemi Ito,Shoji Tajima,Hiroyuki Aburatani,Kenji Yamao,Yutaka Kondo PloS one 15.6.e0233782-18 2020 Selective inference via marginal screening for high dimensional classification Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi Japanese Journal of Statistics and Data Science 2.2.559-589 2019/12 AIC for the non-concave penalized likelihood method Yuta Umezu,Yusuke Shimizu,Hiroki Masuda,Yoshiyuki Ninomiya ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 71.2.247-274 2019/04 Efficient learning algorithm for sparse subsequence pattern-based classification and applications to comparative animal trajectory data analysis Takuto Sakuma,Kazuya Nishi,Kaoru Kishimoto,Kazuya Nakagawa,Masayuki Karasuyama,Yuta Umezu,Shinsuke Kajioka,Shuhei J. Yamazaki,Koutarou D. Kimura,Sakiko Matsumoto,Ken Yoda,Matasaburo Fukutomi,Hisashi Shidara,Hiroto Ogawa,Ichiro Takeuchi ADVANCED ROBOTICS 33.3-4.134-152 2019 Can AI predict animal movements? Filling gaps in animal trajectories using inverse reinforcement learning Tsubasa Hirakawa,Takayoshi Yamashita,Toru Tamaki,Hironobu Fujiyoshi,Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi,Sakiko Matsumoto,Ken Yoda ECOSPHERE 9.10. 2018/10 Post Selection Inference with Kernels Makoto Yamada,Yuta Umezu,Kenji Fukumizu,Ichiro Takeuchi INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS, VOL 84 84. 2018 Selective Inference for Sparse High-Order Interaction Models. Shinya Suzumura,Kazuya Nakagawa,Yuta Umezu,Koji Tsuda,Ichiro Takeuchi Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning(ICML) 3338-3347 2017 Ridge-type regularization method for questionnaire data analysis Yuta Umezu,Hidetoshi Matsuoka,Hiroshi Ikeda,Yoshiyuki Ninomiya PACIFIC JOURNAL OF MATHEMATICS FOR INDUSTRY 8. 2016/08 さらに表示する more

MISC

Selective Inference in Propensity Score Analysis Yoshiyuki Ninomiya,Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi 2021年05月 ヒト移動軌跡データからの比較パターン抽出 (知的環境とセンサネットワーク) 梶岡 慎輔,佐久間 拓人,西 和弥,梅津 佑太,烏山 昌幸,玉木 徹,前川 卓也,打矢 隆弘,松尾 啓志,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117巻451号261頁-266頁 2018年02月26日 ヒト移動軌跡データからの比較パターン抽出 (モバイルネットワークとアプリケーション) 梶岡 慎輔,佐久間 拓人,西 和弥,梅津 佑太,烏山 昌幸,玉木 徹,前川 卓也,打矢 隆弘,松尾 啓志,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117巻450号287頁-292頁 2018年02月26日 ヘテロジニアスなデータに対するクラスタリング後の推論 (情報論的学習理論と機械学習) 井上 茂乗,梅津 佑太,坪田 庄真,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117巻293号69頁-76頁 2017年11月09日 多次元系列における変化点検出のためのSelective Inference (情報論的学習理論と機械学習) 梅津 佑太,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117巻293号269頁-276頁 2017年06月01日 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 (情報論的学習理論と機械学習) 岸本 薫,烏山 昌幸,中川 和也,木村 幸太郎,依田 憲,梅津 佑太,梶岡 慎輔,津田 宏治,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116巻500号41頁-48頁 2017年03月06日 スパース推定における情報量規準 (量子統計モデリングのための基盤構築) 梅津 佑太 数理解析研究所講究録 2018号116頁-130頁 2017年01月 高次元分類問題のためのSelective Inference (情報論的学習理論と機械学習) -- (情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)) 梅津 佑太,中川 和也,津田 宏治,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116巻300号93頁-100頁 2016年11月16日 時系列データの変化点検出におけるSelective Inference (パターン認識・メディア理解) 梅津 佑太,中川 和也,井上 茂乗,津田 宏治,杉山 麿人,前川 卓也,玉木 徹,依田 憲,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116巻208号89頁-94頁 2016年09月05日 On the Consistency of the Bias Correction Term of the AIC for the Non-Concave Penalized Likelihood Method Yuta Umezu,Yoshiyuki Ninomiya 2016年03月25日 Selective Inference in Propensity Score Analysis Yoshiyuki Ninomiya,Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi 2021/05 Comparative Pattern Mining of Human Trajectory Data 梶岡 慎輔,佐久間 拓人,西 和弥,梅津 佑太,烏山 昌幸,玉木 徹,前川 卓也,打矢 隆弘,松尾 啓志,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117.451.261-266 2018/02/26 Comparative Pattern Mining of Human Trajectory Data 梶岡 慎輔,佐久間 拓人,西 和弥,梅津 佑太,烏山 昌幸,玉木 徹,前川 卓也,打矢 隆弘,松尾 啓志,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117.450.287-292 2018/02/26 Post Clustering Inference for Heterogeneous Data 井上 茂乗,梅津 佑太,坪田 庄真,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117.293.69-76 2017/11/09 Selective Inference for Change Point Detection in Multi-dimensional Sequences Yuta Umezu,Ichiro Takeuchi 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117.293.269-276 2017/06/01 Safe Pruning Rule for Predictive Sequential Pattern Mining and Its Application to Bio-logging Data Analysis 岸本 薫,烏山 昌幸,中川 和也,木村 幸太郎,依田 憲,梅津 佑太,梶岡 慎輔,津田 宏治,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116.500.41-48 2017/03/06 梅津 佑太 数理解析研究所講究録 2018.116-130 2017/01 Selective Inference for High Dimensional Classification 梅津 佑太,中川 和也,津田 宏治,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116.300.93-100 2016/11/16 Selective Inference for Time-series Change-Point Analysis 梅津 佑太,中川 和也,井上 茂乗,津田 宏治,杉山 麿人,前川 卓也,玉木 徹,依田 憲,竹内 一郎 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116.208.89-94 2016/09/05 On the Consistency of the Bias Correction Term of the AIC for the Non-Concave Penalized Likelihood Method Yuta Umezu,Yoshiyuki Ninomiya 2016/03/25

書籍等出版物	books	データサイエンスの歩き方 滋賀大学データサイエンス学部,長崎大学情報データ科学部 学術図書出版社 2022年03月 9784780609363 大規模計算時代の統計推論―原理と発展― 藤澤 洋,井手 剛,井尻 善久,牛久 祥孝,梅津 佑太,大塚 琢馬,尾林 慶一,川野 秀一,田栗 正隆,竹内 孝,橋本 敦史,矢野 恵佑 共立出版 2020年07月 9784320114340 スパース回帰分析とパターン認識 梅津, 佑太,西井, 龍映,上田, 勇祐,講談社サイエンティフィク 講談社 2020年02月 9784065186206 データサイエンスの歩き方 滋賀大学データサイエンス学部,長崎大学情報データ科学部 学術図書出版社 2022/03 9784780609363 大規模計算時代の統計推論―原理と発展― 藤澤 洋,井手 剛,井尻 善久,牛久 祥孝,梅津 佑太,大塚 琢馬,尾林 慶一,川野 秀一,田栗 正隆,竹内 孝,橋本 敦史,矢野 恵佑 共立出版 2020/07 9784320114340 スパース回帰分析とパターン認識 梅津, 佑太,西井, 龍映,上田, 勇祐,講談社サイエンティフィク 講談社 2020/02 9784065186206

講演・口頭発表等	conference

担当経験のある項目	teaching experience

Works

競争的資金等の研究課題	research grants	超高次元非線形データに対するモデル選択 日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究 2021年04月 - 2025年03月 研究代表者 探索的データ解析における統計的推論とその応用 日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究 2018年04月01日 - 2021年03月31日 Model Selection for Ultra-high Dimensional and Non-linear Data Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists 2021/04 - 2025/03 principal_investigator Statistical inference in exploratory data analysis and its application Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists 2018/04/01 - 2021/03/31

特許	patents

社会貢献活動	social contribution

メディア報道	media_coverage

学術貢献活動	academic_contribution

その他	etc