Background and Interests
Research Fields
- Mathematical Optimization
- Machine Learning
Engineering Skills
- Google Cloud Platform
- Python
Education
- March 2014:
Master of Engineering, Graduate School of Science and Technology, Keio University.
- April 2013 - March 2014:
Special Research Student, Graduate School of Information Science and
Technology, the University of Tokyo.
- March 2012:
Bachelor of Engineering, Dept. of Administration Engineering, Keio University.
Work Experience
- September 2019 - :
Software Engineer, DeNA Inc.
- April 2018 - Augast 2019:
Software Engineer, Mercari (Merpay) Inc.
- December 2017 - March 2018:
Software Engineer, Mercari (Souzoh) Inc.
- April 2015 - December 2017:
Software Engineer, TOPGATE Inc.
- August 2012 - October 2012:
Internship, Japan Advanced Strategy Analysis Lab, Phantom Works, Boeing
Japan.
Publications
Books
- Supervising a translation of "Practical Deep
Learning for Cloud, Mobile, and Edge (Japanese Edition)", O'Reilly Japan.
- Supervising a translation of "Fundamentals of
Deep Learning (Japanese Edition)", O'Reilly Japan.
- Supervising a translation of "Google
Cloud Platform 実践 機械学習基盤 開発 Machine Learning/データ分析", 秀和システム.
Magazines
Refereed Journals
- T. Kanamori, S. Fujiwara, A. Takeda, "Robustness of learning
algorithms using hinge loss with outlier indicators", Neural Networks, 2017
- T. Kanamori, S. Fujiwara, A. Takeda, "Breakdown Point of
Robust Support Vector Machine", Entropy, 2017
- S. Fujiwara, A. Takeda, T. Kanamori, "DC Algorithm for
Extended Robust Support Vector Machine", Neural Computation, 2017
- Y. Gunawardana, S. Fujiwara, A. Takeda, J. Woo, C. Woelk, M. Niranjan, "Outlier-Detection at the
Transcriptome-Proteome Interface", Bioinfomatics, 2015
- A. Takeda, S. Fujiwara and T. Kanamori, "Extended Robust
Support Vector Machine Based on Financial Risk Minimization", Neural Computation, 2014
Refereed Conference Proceedings
- Y. Gunawardana, S. Fujiwara, A. Takeda, C. Woelk and M. Niranjan, "Outlier-Detecting Support Vector
Regression for Modelling at the Transcriptome-Proteome Interface", Eighth International Workshop on
Machine Learning in Systems Biology (MLSB 2014), 2014.
Technical Papers
Talks
Academic Conferences
- 藤原秀平, 武田朗子, 金森敬文, "ロバストサポートベクターマシンの拡張に対する DC アルゴリズムの適用", 第19回情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会, 名古屋大学, 2014年
11月.
- 藤原秀平, 武田朗子, 金森敬文, "サポートベクターマシンの拡張に対する DC アルゴリズムの適用", 日本オペレーションズリサーチ学会 最適化の理論と応用研究部会 – 未来を担う若手研究者の集い 2014
–, 筑波大学 , 2014年 5月.
- 藤原秀平, 武田朗子, 金森敬文 , "金融リスク尺度に基づくサポートベクターマシンの拡張", 日本オペレーションズリサーチ学会 最適化の理論と応用研究部会 – 未来を担う若手研究者の集い 2013 –,
筑波大学 , 2013年 6月.
- 藤原秀平, 武田朗子, 金森敬文, "金融リスク指標に基づく外れ値に対して頑健なサポートベクター
マシンの拡張", 日本オペレーションズリサーチ学会春季研究発表会, 東京大学, 2013年 3月.
Other Selected Talks
Qualifications
Awards
- 優秀研究賞, 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻オープンシステムマネジメント専修.
Activities