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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| djohk00815.pdf | Dissertation_全文 | 2.92 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| yjohk00815.pdf | Abstract_要旨 | 166.12 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
| DCフィールド | 値 | 言語 |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Harada, Shonosuke | en |
| dc.contributor.alternative | 原田, 将之介 | ja |
| dc.contributor.transcription | ハラダ, ショウノスケ | ja-Kana |
| dc.date.accessioned | 2023-06-22T06:16:24Z | - |
| dc.date.available | 2023-06-22T06:16:24Z | - |
| dc.date.issued | 2023-03-23 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/283846 | - |
| dc.language.iso | eng | - |
| dc.publisher | Kyoto University | en |
| dc.publisher.alternative | 京都大学 | ja |
| dc.rights | 3章は1及び4に基づく。 4章は2及び5に基づく。 5章は3に基づく。 1. Shonosuke Harada and Hisashi Kashima. “Counterfactual Propagation for Semi-Supervised Individual Treatment Effect Estimation”. In: Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Springer. 2021, pp. 542–558. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67658-2_31 2. Shonosuke Harada and Hisashi Kashima. “GraphITE: Estimating Individual Effects of Graph-Structured Treatments”. In: Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. 2021, pp. 659–668. https://doi.org/10.1145/3459637.3482349 3. Shonosuke Harada and Hisashi Kashima. “InfoCEVAE: Treatment Effect Estimation with Hidden Confounding Variables Matching”. In: Machine Learning (2022), pp. 1–19. https://doi.org/10.1007/s10994-022-06246-0 4. 原田将之介, 鹿島久嗣. ""反事実伝播: 介入効果推定のための半教師付き学習"". 人工知能学会論文誌 2022 年 37 巻 3 号 p. B-LA3_1-14. https://doi.org/10.1527/tjsai.37-3_B-LA3 5. 原田 将之介, 鹿島 久嗣. ""GraphITE: グラフ介入に対する介入効果推定"". 人工知能学会論文誌 2022 年 37 巻 6 号 p. D-M73_1-11. https://doi.org/10.1527/tjsai.37-2_D-M73 | ja |
| dc.subject | Treatment Effect Estimation | en |
| dc.subject | Causal Inference | en |
| dc.subject | Machine Learning | en |
| dc.subject.ndc | 007 | - |
| dc.title | Treatment Effect Estimation from Small Observational Data | en |
| dc.title.alternative | 小規模観察データからの介入効果推定 | ja |
| dc.type | doctoral thesis | - |
| dc.type.niitype | Thesis or Dissertation | - |
| dc.textversion | ETD | - |
| dc.description.degreegrantor | 京都大学 | ja |
| dc.description.degreelevel | 新制・課程博士 | - |
| dc.description.degreediscipline | 博士(情報学) | ja |
| dc.description.degreereportnumber | 甲第24727号 | - |
| dc.description.degreenumber | 情博第815号 | - |
| dc.description.degreekucallnumber | 新制||情||137(附属図書館) | - |
| dc.date.granted | 2023-03-23 | - |
| dc.description.degreeaffiliation | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 | - |
| dc.description.degreeexamcommittee | (主査)教授 鹿島 久嗣, 教授 阿久津 達也, 教授 下平 英寿 | - |
| dc.description.degreeprovision | 学位規則第4条第1項該当 | - |
| dc.identifier.selfDOI | 10.14989/doctor.k24727 | - |
| dcterms.accessRights | open access | - |
| dc.description.degreediscipline-en | Doctor of Informatics | en |
| dc.identifier.degreegrantorID | 14301 | - |
| dc.description.degreegrantor-en | Kyoto University | en |
| dc.description.degreeObjectType | DFAM | - |
| jpcoar.contributor.Type | Supervisor | - |
| jpcoar.contributor.Type | Supervisor | - |
| jpcoar.contributor.Type | Supervisor | - |
| jpcoar.contributor.Name | 鹿島, 久嗣 | ja |
| jpcoar.contributor.Name | 阿久津, 達也 | ja |
| jpcoar.contributor.Name | 下平, 英寿 | ja |
| 出現コレクション: | 140 博士(情報学) | |
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