Authors · raw publication identity

Takashi Ishida

2022–2026 LIVE

日本の大学への公開時点の所属を確認できた著者表記を掲載しています。大学IDと完全一致の著者名でまとめており、人物の名寄せはしていません。同名別人や表記違いの可能性があり、現在所属・全業績・研究者の総合順位を表すものではありません。

公開時所属: 東京大学 · Top conference papers: 7

印刷日: 全論文

出典:https://topcsuniv.org/japan/authors/f3772a414df24946733b/

論文上の著者表記・公開時所属による集計です。人物の名寄せ・現在所属・全業績を表すものではありません。

分野別内訳

分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。

論文一覧

  1. 2026 · ICLR

    EDINET-Bench: Evaluating LLMs on Complex Financial Tasks using Japanese Financial Statements

    Issa Sugiura, Takashi Ishida, Taro Makino, Chieko Tazuke, Takanori Nakagawa, Kosuke Nakago, David Ha

    Machine Learning

    日本大学: 東京科学大学 / 東京大学

  2. 2026 · ICLR

    Practical estimation of the optimal classification error with soft labels and calibration

    Ryota Ushio, Takashi Ishida, Masashi Sugiyama

    Machine Learning

    日本大学: 東京大学

  3. 2026 · ICLR

    Towards Scalable Oversight via Partitioned Human Supervision

    Ren Yin, Takashi Ishida, Masashi Sugiyama

    Machine Learning

    日本大学: 東京大学

  4. 2026 · ICML

    CapBencher: Give Your LLM Benchmark a Built-in Alarm for Test-Set Overfitting

    Takashi Ishida, Thanawat Lodkaew, Ikko Yamane

    Machine Learning

    日本大学: 東京大学

  5. 2026 · ICML

    Gradient Regularization Mitigates Reward Hacking in Reinforcement Learning from Human Feedback and Verifiable Rewards

    Johannes Ackermann, Michael Noukhovitch, Takashi Ishida, Masashi Sugiyama

    Machine Learning

    日本大学: 東京大学

  6. 2024 · ICML

    Learning with Complementary Labels Revisited: The Selected-Completely-at-Random Setting Is More Practical

    Wei Wang, Takashi Ishida, Yu-Jie Zhang, Gang Niu, Masashi Sugiyama

    Machine Learning

    日本大学: 東京大学

  7. 2023 · ICLR

    Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True? A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification

    Takashi Ishida, Ikko Yamane, Nontawat Charoenphakdee, Gang Niu, Masashi Sugiyama

    Machine Learning

    日本大学: 東京大学