菅原　聖太

情報・ネットワーク工学専攻助教
Ⅰ類（情報系）助教
研究者情報

研究キーワード

  • ベイジアンネットワーク

研究分野

  • 情報通信, 統計科学, 機械学習、人工知能、ベイジアンネットワーク
研究活動情報

論文

  • Learning Bayesian Network Classifiers to Minimize the Class Variable Parameters.
    Shouta Sugahara; Koya Kato; Maomi Ueno
    AAAI, 掲載ページ 20540-20549, 出版日 2024年
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
    URL
    URL 2
    DOI URL
  • Bayesian Network Model Averaging Classifiers by Subbagging
    Shouta Sugahara; Itsuki Aomi; Maomi Ueno
    Entropy, {MDPI} {AG}, 24巻, 5号, 掲載ページ 743-743, 出版日 2022年05月23日
    研究論文（学術雑誌）
    URL
    DOI URL
  • Recursive autonomy identification-based learning of augmented naive Bayes classifiers.
    Shouta Sugahara; Wakaba Kishida; Koya Kato; Maomi Ueno
    International Conference on Probabilistic Graphical Models(PGM), PMLR, 掲載ページ 265-276, 出版日 2022年
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
    URL
    URL 2
  • Exact Learning Augmented Naive Bayes Classifier
    Shouta Sugahara; Maomi Ueno
    Entropy, 出版日 2021年12月20日
    研究論文（学術雑誌）
    DOI URL
  • Exact learning augmented naive Bayes classifier.
    Shouta Sugahara; Masaki Uto; Maomi Ueno
    International Conference on Probabilistic Graphical Models(PGM), PMLR, 掲載ページ 439-450, 出版日 2018年
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
    URL
    URL 2

担当経験のある科目_授業

  • 情報領域演習第二
    2024年04月 - 現在
    電気通信大学
  • 情報数理工学実験第二B
    2023年10月 - 現在
    電気通信大学

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 反応確率推定と解釈性を保証するBayesian network knowledge tracing
    植野 真臣; 菅原聖太; 渕本壱真
    日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 挑戦的研究(萌芽), 25K22839
    研究期間 2025年06月 - 2028年03月