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SUMMARY:CounterFactual Machine Learning勉強会 #3
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75498
 0?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 and/or 因果推論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：渋谷スクランブ
 ルスクエア 21F セミナールーム\n来場方法\n1. エレベー
 ターで17Fまで上がる\n2. 17Fに設置する受付でゲスト用
 のパスを受け取る\n3. 17Fのゲートを通る\n4. 21Fまでエレ
 ベーターで上がる\n5. 21Fセミナールームで再度受付\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注意事項\n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。\n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。\n会場は禁煙
 となっております。\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\n19:05 - 19
 :30\n発表①：CFML@RecSys\n\n\n19:30 - 20:00\n発表②：位置情報
 ＋Uplift Model（仮）\n\n\n20:00 - 20:30\n発表③：CFML関連のラ
 イブラリの紹介（仮）\n\n\n20:30 - 21:30\n懇親会(参加者希
 望者のみ)\n\n\n\n※ 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。\n
 発表の詳細\nタイトル：CFML@RecSys\n発表者：@moshumoshu1205\
 nプロフィール：東京工業大学経営工学系B4。CyberAgent AI
 LabのADEcon TeamにてCFML関連の研究に取り組む。 ブログに
 てCFML関連の話題を発信中。主な研究テーマは推薦シス
 テムにおけるバイアス除去手法。\n発表内容：\n推薦シ
 ステムに特化したRecSysという国際会議に参加してきま
 した。本発表では、RecSysで議論されていたCFMLに関連す
 る内容について共有します。\nなお先日開催されたRecSy
 s論文読み会に参加された方につきまして、その時の発
 表内容とかぶる部分があります。あらかじめご了承く
 ださい。\nタイトル：ジオターゲティングにおけるUplif
 t Modelingの応用\n発表者：@dmoriwaki\nプロフィール：CyberAg
 ent AILab経済学チームのリサーチサイエンティストです
 。広告データ、位置情報、オープンデータと幅広くデ
 ータを扱う研究をしています。\n発表内容：Uplift Modelin
 gは個人属性から介入効果を予測することを可能にする
 ため、広告配信において効果的なターゲティングを行
 うために使われます。ここでは位置情報を活用したタ
 ーゲティング（ジオターゲティング）において、Uplift 
 Modelingを適用した例について説明します。\nタイトル：
  CFML関連のライブラリの紹介（仮）\n発表者：@kazk1018\n
 プロフィール：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。 元CyberAgent AILab Machine Le
 arning Groupチームリーダー。 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： Ca
 usalityという考え方が機械学習屋にも広がる中で、各テ
 ック企業がCausalityやCFMLに関するライブラリを公開して
 います。これまでに公開されているライブラリは主に
 因果推論に関するものが多いです。今回は現時点で公
 開されている各ライブラリについて簡単に紹介します
 。
LOCATION:渋谷スクランブルスクエア 21Fセミナールーム 東
 京都渋谷区渋谷２丁目２４−１２
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