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論文表記の著者名

Takashi Ishida

東京大学Machine Learning2022–2026 LIVE

対象論文 7 本

著者名は論文に記載された表記をそのまま使用しており、同一人物の名寄せは行っていません。

印刷日: 全論文

出典:https://topcsuniv.org/japan/machine-learning/universities/university-of-tokyo/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。

対象論文

論文一覧

  1. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    EDINET-Bench: Evaluating LLMs on Complex Financial Tasks using Japanese Financial Statements共著者: Issa Sugiura, Taro Makino, Chieko Tazuke, Takanori Nakagawa, Kosuke Nakago, David Ha
  2. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    Practical estimation of the optimal classification error with soft labels and calibration共著者: Ryota Ushio, Masashi Sugiyama
  3. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    Towards Scalable Oversight via Partitioned Human Supervision共著者: Ren Yin, Masashi Sugiyama
  4. 2026
    ICML
    会議の論文一覧
    CapBencher: Give Your LLM Benchmark a Built-in Alarm for Test-Set Overfitting共著者: Thanawat Lodkaew, Ikko Yamane
  5. 2026
    ICML
    会議の論文一覧
    Gradient Regularization Mitigates Reward Hacking in Reinforcement Learning from Human Feedback and Verifiable Rewards共著者: Johannes Ackermann, Michael Noukhovitch, Masashi Sugiyama
  6. 2024
    ICML
    会議の論文一覧
    Learning with Complementary Labels Revisited: The Selected-Completely-at-Random Setting Is More Practical共著者: Wei Wang, Yu-Jie Zhang, Gang Niu, Masashi Sugiyama
  7. 2023
    ICLR
    会議の論文一覧
    Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True? A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification共著者: Ikko Yamane, Nontawat Charoenphakdee, Gang Niu, Masashi Sugiyama