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Aug

27

CounterFactual Machine Learning勉強会 #5(オンライン)

Hashtag :#CFML勉強会
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聴講枠

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FCFS
344/500

Description

概要

近年因果推論の知識を機械学習に応用したり、逆に因果推論の為に機械学習を応用するといった方法論が提案されています。 この勉強会はCounterfactual Machine Learning (CFML) と呼ばれるこれらの手法に関する研究や実例の紹介を行う事を目的としたものです。

機械学習 and/or 因果推論に関する論文を普段読んでいる研究者、学生、エンジニア、データサイエンティストの方を想定しておりますが、誰でもご参加いただけます。

なお、CFMLに馴染みのない方は以下のサーベイを見てみると良いかもしれません。

齋藤 優太.
私のブックマーク:反実仮想機械学習 (Counterfactual Machine Learning, CFML).
人工知能, Vol.35, No.4, pages 579–587, 2020.
https://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol35-no4/

実施方法

ZOOMを使用します。各自インストールをお願いします。 URLは当日(8/27)に、connpassのメッセージ機能で登録者に事前にお送りいたします。 一つの発表時間は約40分で、発表資料(日本語 or 英語)はイベント後に公開する予定です。

質疑応答は、sli.doを使用して行います。 使用方法は以下の通りです。

  1. connpassのメッセージ機能でお知らせしたURLにアクセスしてください
  2. 発表者に質問があれば、都度ここに書き込んでください(匿名可)。
  3. 質問は他の方も閲覧可能です。自分も聞きたいという質問があれば「いいね」ができます。
  4. 発表終了後時間が許す限り、発表者が「いいね」が多いものから優先して回答していきます。

注意事項

技術交流が目的の勉強会ですので、知識の共有および、参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしています。 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。

タイムテーブル

時間 内容
19:00 - 19:05 挨拶・諸連絡
19:05 - 19:45 発表①:過去の配信方策に囚われない広告配信アルゴリズムの紹介
19:45 - 20:25 発表②:バンディット研究のための大規模データセットと研究基盤構築(仮)
20:25 - 21:05 発表③:TBA

※ 適宜休憩を取ります。当日予告なく時間配分、内容が変更になる可能性がございます。

発表の詳細

タイトル: 過去の配信方策に囚われない広告配信アルゴリズムの紹介

発表者:柳沼傑 (SMN株式会社 a.i lab.)

プロフィール: SMN株式会社 a.i lab. Data Scienceチーム、VALIS Cockpitチーム兼任データサイエンティスト。SMNではネット広告のオークションを行うDSPとして広告配信サービスのR&Dに力を入れていますが、私は特にCounterfactualを利用したマーケティング最適化のR&Dに取り組んでいます。

発表概要: 広告配信を行うDSPでは予算の範囲内で購入数を最大化するために、広告商品に興味を持つユーザーをターゲティングしています。このためクリックや購入ログデータから、ユーザーの商品への興味を推定します。しかし一般的にこのようなログは過去の配信方策に依存したバイアスを含むため、過去にターゲティングされて商品を購入したユーザーの特徴を過大評価します。この結果、本来商品を購入してくれたはずのユーザーでも既存の購入ユーザーに似ていない場合とりこぼしてしまいます。これはランキング学習や推薦で有名な過去の推薦方策によるバイアスを取り除く問題設定と同一のものとして考えることができます。この発表では、DSPが取り組むビジネス課題からスタートし、過去の配信方策によって生じたバイアスを取り除いて商品に興味をもつユーザーを取りこぼすことなく広告配信するアルゴリズムについてお話させていただきます。

タイトル: バンディット研究のための大規模データセットと研究基盤構築(仮)

発表者:齋藤優太 (東京工業大学 学士課程4年)

プロフィール: 主に因果推論と機械学習の融合技術を用いた情報検索システムのバイアス除去に関する研究を行う。また、CyberAgent, Sony, ZOZO, SMNなどの国内企業と連携して、因果推論 x 機械学習領域の社会実装や実証研究を進めている。

発表概要: 本発表では、「誰にクーポンを配るべきか」や「誰にどんな商品を推薦すべきか」などのテック企業において頻出する意思決定を直接データから学習する方法やそのオフライン評価方法の概要を紹介する。また、国内最大のファッションECサイトであるZOZOTOWNにおける活用事例を紹介する。

タイトル: TBA

発表者:成田悠輔

プロフィール:マサチューセッツ工科大学 Ph.D.. 現在, イェール大学助教授, 経済産業研究所客員研究員, スタンフォード大学客員助教授, 一橋大学特任准教授, ヂンチ株式会社代表などを兼任. 因果推論と機械学習の公共政策とビジネスへの応用に従事.

発表概要: TBA

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usaito published CounterFactual Machine Learning勉強会 #5(オンライン).

07/22/2020 18:28

CounterFactual Machine Learning #5(オンライン) を公開しました!

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2020/08/27(Thu)

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2020/07/22(Wed) 18:00 〜
2020/08/26(Wed) 23:30

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