BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:CounterFactual Machine Learning勉強会 #1
X-WR-CALNAME:CounterFactual Machine Learning勉強会 #1
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:736891@techplay.jp
SUMMARY:CounterFactual Machine Learning勉強会 #1
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190710T190000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190710T220000
DTSTAMP:20260510T134404Z
CREATED:20190613T142609Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73689
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nなんの勉強
 会？\n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。\nこの勉強会はCounterfactual Machi
 ne Learning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。\n想定する参
 加者\n機械学習の基礎的な知識を持つことを想定しま
 す。\n会場と受付\n会場：渋谷マークシティ17F セミナ
 ールーム\n受付は渋谷マークシティ17Fの会場にて行い
 ます。\n受付の際にはスマートフォン等でconnpassの受付
 票の提示をお願いします。\nタイムテーブル\n\n\n\n時間
 \n内容\n\n\n\n\n18:40 - 19:00\n開場\n\n\n19:00 - 19:05\n挨拶\n\n\n1
 9:05 - 19:35\n発表①：CFMLの概要と研究動向\n\n\n19:40 - 20:10
 \n発表②：バンディットアルゴリズムと因果推論\n\n\n20
 :10 - 20:40\n発表③：因果推論で推薦システムを問い直す
 \n\n\n20:40 - 21:30\n懇親会\n\n\n\n発表の詳細\nタイトル：CFM
 Lの概要と研究動向\n発表者：谷口和輝 (@kazk1018)\nプロ
 フィール：\n現在はスタートアップでプロダクト開発
 と研究開発のフリーランス。\n元CyberAgent AILab Machine Lear
 ning Groupチームリーダー。\n主に機械学習・画像認識の
 研究開発やMLOpsなどをやっていました。\n発表内容：\n
 「Counterfactual Machine Learning(CFML)」という研究分野につい
 て広く浅く紹介します。\nCFMLは反事実を扱う機械学習
 であり、Bandit Algorithmや強化学習などの分野に関連が深
 い研究です。\nこの発表ではCounterfactual Machine Learningの
 歴史やこれまでの研究事例についてお話します。\nタ
 イトル： バンディットアルゴリズムと因果推論\n発表
 者：安井翔太(@housecat442)\nプロフィール：\nCyberagent AILab
  ADEconチームリーダー。\n因果推論・計量経済学・機械
 学習を利用した意思決定技術の研究に取り組んでいま
 す。\n発表内容：\nバンディットアルゴリズムを用いて
 意思決定の自動化を行う事は近年様々なビジネスで適
 応されるようになってきました。\nしかし、バンディ
 ットアルゴリズムから生まれたログデータがどのよう
 な性質を持ち、どのような分析を行う事が出来るのか
 はあまり知られていません。この発表ではバンディッ
 トアルゴリズムのログデータを利用したPolicyの学習や
 因果推論への応用などについて解説します。\nタイト
 ル： 因果推論で推薦システムを問い直す\n発表者：齋
 藤優太 (@moshumoshu1205)\nプロフィール：\n東京工業大学経
 営工学系B4。Cyberagent AILabとSo-net Media Networks a.i lab.でCFML
 関連の研究に取り組む。\nブログにてCFML関連の話題を
 発信中。最近の興味は教師なしドメイン適応理論。\n
 発表内容：\n推薦システムや検索システムを学習・評
 価する際に、“データが如何に集められたか”を考慮
 に入れないと結果にbiasが生じてしまうことが最新の研
 究により明らかにされています。\n本発表では理論背
 景と簡易実験の結果を用いて推薦システムに潜むbiasの
 存在とその除去方法について議論します。
LOCATION:渋谷マークシティウェスト17F 東京都渋谷区道玄
 坂１丁目１２−１
URL:https://techplay.jp/event/736891?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR