研究者
J-GLOBAL ID：202001003407674346   更新日: 2024年06月18日

吉川 友也

ヨシカワ ユウヤ | Yoshikawa Yuya
所属機関・部署：
千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター

千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター について


職名： 上席研究員
ホームページURL (1件)： https://yuya-y.com
研究キーワード (2件)： 説明可能AI ,  動作認識
競争的資金等の研究課題 (3件)：
  • 2022 - 2025 高精度な予測と解釈のしやすさを両立する自己説明型機械学習の研究
  • 2018 - 2021 カーネル平均埋め込みに基づく集合データに対する機械学習フレームワークの構築
  • 2013 - 2016 ネットワークのミクロ・マクロ視点における情報拡散モデルの研究
論文 (18件)：
  • Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Explanation-based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-aware Regularizers. AISTATS. 2024. 370-378
  • Yuya Yoshikawa, Yutaro Shigeto, Masashi Shimbo, Akikazu Takeuchi. Action class relation detection and classification across multiple video datasets. Pattern Recognition Letters. 2023. 173. 93-100
  • Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Gaussian Process Regression With Interpretable Sample-Wise Feature Weights. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023
  • Yasunori Yamamoto, Shusaku Egami, Yuya Yoshikawa, Ken Fukuda. Towards Semantic Data Management of Visual Computing Datasets: Increasing Usability of MetaVD. ISWC (Posters/Demos/Industry). 2023
  • Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Explanation-Based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-Aware Regularizers. CoRR. 2023. abs/2310.12553
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MISC (35件)：
  • Yuya Yoshikawa, Masanari Kimura, Ryotaro Shimizu, Yuki Saito. Explaining Black-box Model Predictions via Two-level Nested Feature Attributions with Consistency Property. 2024
  • 久保田康裕, 久保田康裕, 楠本聞太郎, 楠本聞太郎, 塩野貴之, 塩野貴之, 五十里翔吾, 五十里翔吾, 深谷肇一, 高科直, et al. 生物多様性ビッグデータに基づいたネイチャーの可視化:その現状と展望. 計量生物学. 2023. 43. 2
  • 松林 達史, 吉川 友也, 山本 泰生, 森下 壮一郎. 書評:三末和男:情報可視化入門,pp. 232,森北出版(2021)/ 森下光之助:機械学習を解釈する技術~予測力と説明力を両立する実践テクニック,pp. 256,技術評論社(2021) / 大槻兼資 著,秋葉拓哉 監修:問題解決力を鍛える! アルゴリズムとデータ構造,pp. 368,講談社(2020) /M. クーケルバーク 著,直江清隆 訳者代表,久木田水生,鈴木俊洋,金光秀和,佐藤 駿,菅原宏道 訳:AI の倫理学,pp. 208,丸善出版(2020). 人工知能. 2022. 37. 5. 681-685
  • 奥田遼, 奥田遼, 吉川友也. 決定木と深層ニューラルネットを用いた解釈可能な予測モデル. 電子情報通信学会技術研究報告(Web). 2022. 122. 189(IBISML2022 32-39)
  • 櫻井 祐子, 平 博順, 東本 崇仁, 吉川 友也. 小特集:「JSAI 2020卒業オーガナイズドセッションの紹介」小特集:「 JSAI 2020卒業オーガナイズドセッションの紹介」にあたって. 人工知能. 2021. 36. 5. 593-593
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講演・口頭発表等 (6件)：
  • ブラックボックス機械学習モデルの判断根拠を説明する技術
    (日本応用数理学会 応用数理ものづくり研究会 第56回技術セミナー 2024)
  • メタ動画データセットによる動作認識の現状と可能性
    (第74回産総研AIセミナー 2024)
  • 説明可能AI:代表的手法と最近の動向
    (第21回ディペンダブルシステムワークショップ 2023)
  • 説明可能AIのこれまでとこれから
    (ステアラボAIセミナー 2023)
  • 解釈可能な機械学習 〜説明は人のためか?〜
    (2023年度人工知能学会全国大会 (JSAI2023) 2023)
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学位 (1件)：
  • 博士(工学) (奈良先端科学技術大学院大学)
委員歴 (4件)：
  • 2022/06 - 現在 人工知能学会 シニア編集委員
  • 2017 - 2023 人工知能学会 全国大会 大会委員
  • 2018 - 2022 人工知能学会 編集委員
  • 2017 - 2017 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 プログラム委員
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