自己紹介

経歴

  • 2022-04 -- present: 株式会社 MonotaRO
  • 2019-04 -- 2022-03: 東北大学大学院 情報科学研究科 博士後期課程
  • 2017-04 -- 2019-03: 東北大学大学院 情報科学研究科 博士前期課程
  • 2015-04 -- 2017-03: 東北大学工学部 情報知能システム総合学科
  • 2010-04 -- 2015-03: 富山高等専門学校 電気制御システム工学科

プログラミング言語

Python3, BigQuery, Nim, C/C++, JavaScript

趣味

ゲーム (PC/Console/Board), 海外ドラマ鑑賞 (最近見てない), 酒 (日本酒とウィスキー，ビール), メルカリ

国際学会 / International Conference

  • K. Asano and J. Chun, "Post-hoc Global Explanation using Hypersphere Sets", The 14th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART2022), Online, February, 2022. (refereed, oral) [detail]

  • K. Asano and J. Chun, "Post-hoc Explanation using a Mimic Rule for Numerical Data", The 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART2021), Online, February, 2021. (refereed, oral) [detail]

  • K. Asano, A. Koike, J. Chun and T. Tokuyama, "Model-Agnostic Explanations for Decisions using Minimal Patterns", The 28th International Conference on Artificial Neural Network (ICANN2019), Munich, Germany, September, 2019. (refereed, oral) [detail]

  • K. Asano, "Model-Agnostic Explanations for Decisions using Minimal Patterns and its Applications", The 6th Annual Data Science in Life Sciences and Engineering Symposium, Cleveland, USA, August, 2019. (non-refereed, oral & poster)

  • Q. Labernia, Y. Kabashima, M. Irie, T. Oike, K. Asano, J. Chun and T. Tokuyama, "Large-Scale Taxonomy Problem: a Mixed Machine Learning Approach", SIGIR 2018 eCom Data Challenge, Ann Arbor, Michigan, USA, July 2018. (refereed, poster) [detail]

  • K. Asano, K. Kikuchi, Q. Larbernia, Y. Kabashima and T. Tokuyama, "Challenge to Long-Term Prediction of Electiricity Load", Graduate Program in Data Science International Kick-off Symposium, Sendai, February, 2018. (non-refreed, poster)

  • T. Kitamura, and K. Asano, "Sparse LS-SVM in the Sorted Empirical Feature Space for Pattern Classification", The 22nd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2015), Istanbul, Turkey, 2015. (refereed) [detail]

国内学会 / Domestic Conference in Japan

  • 浅野孝平, 稲田和明, 張信鵬, "Eコマースにおけるユーザー行動ログと大規模言語モデルを活用したクエリ拡張のための辞書作成", 言語処理学会第30回年次大会, 神戸, 2024年 3月

  • 浅野孝平, 稲田和明, 張信鵬, "ユーザ意図を考慮したEコマースにおける商品検索クエリの調査と分析", 言語処理学会第29回年次大会, 沖縄, 2023年 3月

  • 浅野孝平, 全眞嬉, "模倣ルールを用いた機械学習の説明手法", 第34回人工知能学会全国大会, 熊本, 2020年 6月

  • 浅野孝平, 全眞嬉, "局所領域におけるモデルの模倣による機械学習の説明法", 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), 愛知, 2019年 11月

  • 浅野孝平, 全眞嬉, "並列計算による機械学習の説明手法の高速化の検討", 第18回情報科学技術フォーラム, 岡山, 2019年 9月

  • 浅野孝平, 全眞嬉, 徳山豪, "特徴パターンを用いた機械学習の説明手法", 第33回人工知能学会全国大会, 新潟, 2019年 6月

  • 浅野孝平, 全眞嬉, 徳山豪, "2分決定図を用いた機械学習予測の説明手法", 第17回情報科学技術フォーラム, 福岡, 2018年 9月

  • 浅野孝平, 北村拓也, "目的関数値に基づいた特徴選択によるスパースLS-SVR", 第42回 知能システムシンポジウム, 2015年 3月

  • 江渕文人, 浅野孝平, 北村拓也, "目的関数値に基づいた特徴選択によるスパースLS-SVMの多クラス問題への拡張", 第42回 知能システムシンポジウム, 2015年 3月

  • 浅野孝平, 北村拓也, "目的関数値に基づいた特徴選択によるスパースLS-SVM", 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会, 2014月 11月

その他 / Other

  • 浅野孝平, "機械学習の解釈性・説明性に関する研究動向", DuEX 数理工学PBL, 大阪大学, 2020 2月