教員紹介
山西 健司（やまにし けんじ）
東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
教授
〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 6号館 345号室
Tel: 03-5841-6895 内線 26895
Fax: 03-5841-8599
E-mail：yamanishi＠mist.i.u-tokyo.ac.jp
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略歴
| 1987年3月 | 東京大学工学系大学院計数工学専門課程修了 |
|---|---|
| 1987年4月～2008年12月 | NEC中央研究所勤務 |
| 1992年7月～1995年8月 | NEC Research Institute, Inc.. Visiting Scientist |
| 2002年7月～2008年12月 | NEC 中央研究所 主席研究員 |
| 2005年11月～2008年3月 | NECデータマイニング技術センター長 |
| 2009年1月～ | 東京大学大学院情報理工学系研究科 教授 |
研究テーマ
1. 情報論的学習理論（情報理論に基づく機械学習理論、モデル選択）
2. データマイニング基礎（異常検知、変化検知、潜在的ダイナミクス）
3. データマイニング応用（セキュリティ、マーケティング、ヘルスケア、交通）
主な論文・著書
- ・K.Yamanishi: “A Learning Criterion for Stochastic Rules,” Machine Learning, vol.9, pp.165-203, 1992.
- ・K.Yamanishi: “A Decision-theoretic Extension of Stochastic Complexity and Its Applications to Learning,” IEEE Transactions on Information Theory, vol.44, 4, pp.1424-1439, 1998.
- ・K.Yamanishi: “Distributed Cooperative Bayesian Learning Strategies,” Information and Computation, vol.150, p.22-56, 1998.
- ・K.Yamanishi and H.Li: “Mining Open Answers in Quessionare Data,” IEEE Intelligent Systems. pp.58-63、September/October, 2002.
- ・K.Yamanishi, J.Takeuchi, G.Williamas, and P.Milne: “On-line Unsupervised Outlier Detection Using Finite Mixtures with Discounting Learning Algorithms,” Data Mining and Knowledge Discovery Journal, pp.275-300, May 2004, vol.8, issue 3.
- ・J.Takeuchi and K.Yamanishi: “A Unifying Framework for Detecting Outliers and Change-points from Time Series,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol.18, no.44, pp.482-492, 2006.
- ・K.Yamanishi and Y.Maruyama: “Dynamic Model Selection with Its Applications to Novelty Detection,” IEEE Transactions on Information Theory, pp.2180-2189, vol.53, no.6, June, 2007.
- ・T.Wu, S.Sugawara, and K.Yamanishi: “Decomposed Normalized Maximum Likelihood Codelength Criterion for Selecting Hierarchical Latent Variable Models,” ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD 2017), pp:1165-1174, 2017.
- ・金明哲, 村上征勝, 永田昌明, 大津起夫, 山西健司: 「言語と心理の統計学」岩波書店, 第4部 2003.
- ・K.Yamanishi: “Extended Stochastic Complexity and Its Applications to Learning” In Advances in Minimum Description Length: Theory and Applications (edited by Peter D. Grunwald, in Jae Myung, Mark A. Pitt): The MIT Press (2005).
- ・山西健司: 「データマイニングによる異常検知」共立出版 (2009年).
- ・山西健司: 「情報論的学習理論」共立出版 (2010年).
- ・山西健司: 「情報論的学習とデータマイニング」朝倉書店 (2015年).