BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:『反実仮想機械学習』出版記念イベント X-WR-CALNAME:『反実仮想機械学習』出版記念イベント 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:939316@techplay.jp SUMMARY:『反実仮想機械学習』出版記念イベント DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240412T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240412T210000 DTSTAMP:20260528T172750Z CREATED:20240319T143445Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93931 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n※2024/03/21　 好評についてきウェビナー枠を用意しました。ウェビ ナー参加者には後日URLをお知らせします。\n概要\n4月13 日(土)に発売される『反実仮想機械学習〜機械学習と 因果推論の融合技術の理論と実践〜』の出版記念イベ ントです。前半のセッションでは近年注目を集める反 実仮想機械学習の位置付けからその重要性と最新の研 究課題、ビジネスや実社会における応用事例について 著者の齋藤優太氏が発表を行います。イベントの後半 では、松浦氏・落合氏を招いてパネルディスカッショ ンを行い、反実仮想機械学習のポテンシャルや研究余 地、さまざまな業種における応用可能性について探り ます。\n『反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の 融合技術の理論と実践〜』\n\nhttps://gihyo.jp/book/2024/978-4- 297-14029-8\nhttps://amzn.asia/d/3g3wvV5\n\n参加対象者\n反実仮想 機械学習、機械学習、因果推論に興味がある方を広く 対象とします。\nデータ分析者はもちろん、実務での 可能性を探るエンジニアから、データ分析や機械学習 に興味を持つ学生まで、興味をお持ちの方は、ぜひご 参加ください。\n会場\nラクスル株式会社\n東京都品川 区上大崎2-24-9 アイケイビル1F\n\nタイムテーブル\n\n\n\n 時間\n内容\n\n\n\n\n18:45\n開場・受付開始\n\n\n19:00\n開催 挨拶\n\n\n19:05\n講演『反実仮想機械学習 (CFML) とは何か 』\n\n\n20:00\nパネルディスカッション\n\n\n20:30\nネット ワーキング\n\n\n21:00\n閉会\n\n\n\n講演内容および登壇者 プロフィール\nタイトル：『反実仮想機械学習 (CFML) と は何か』\n発表者：齋藤優太\nプロフィール：1998年北 海道生まれ。2021年に、東京工業大学にて経営工学学士 号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想 機械学習や推薦・検索システム、広告配信、そのほか の意思決定最適化問題への応用に関する共同研究・社 会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大 学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行 い、NeurIPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議に て論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイ ノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSD M Best Paper Runner-Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫正 義育英財団第6期生に選出。著書に『施策デザインのた めの機械学習入門』（技術評論社）がある。 X: https://t witter.com/usait0\n発表概要： 反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決 定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「 現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴ リズムに変えたとしたら、ユーザの行動はどのように 変化するだろうか？」や「仮に個々の生徒ごとに個別 化されたカリキュラムを採用したら、1年後の平均成績 はどれほど改善するだろうか」などのビジネス・実社 会でよくある問いに答えるためには、反実仮想に関す る正確な情報を得る必要があります。こうした反実仮 想の推定や比較に基づく意思決定の最適化を可能にす るのが、反実仮想機械学習(CFML)と総称される機械学習 と因果推論の融合技術です。\n本講演では、未だその 定義がはっきりと定まっていない感のある反実仮想機 械学習を、教師あり学習や強化学習との比較を行いな がら明確に位置付けることを目指します。\nまた反実 仮想機械学習の重要な基礎技術である『オフ方策評価 （Off-Policy Evaluation\; OPE）』についてその典型的な定式 化と基本手法を紹介します。\n最後に、本書で扱って いるさまざまな問題設定について、その有用性と技術 的な面白さ、応用事例などを網羅的に解説します。\n パネルディスカッション登壇者\nパネルディスカッシ ョンでは、講演・書籍についての疑問や反実仮想機械 学習の研究課題・ビジネス/実社会への活かし方などを お話いただく予定です。\n松浦健太郎\nプロフィール： データサイエンティスト。博士（工学）。ここ15年間 は製薬企業において、医療統計学・マーケティングサ イエンス・バイオインフォマティクス・薬物動態学な ど、さまざまな分野のデータに関する仕事を楽しんで きました。統計モデリング、因果推論、強化学習を中 心に方法論の研究に興味があります。主な著書に『Stan とRでベイズ統計モデリング』『Bayesian Statistical Modeling with Stan\, R\, and Python』。X: @hankagosa\n落合桂一\nプロフィ ール：大学卒業後，NTTドコモでソーシャルメディアや 位置情報のデータ分析に携わり，新技術の研究と実用 化開発に従事。業務に従事しながら2017年に東京大学大 学院工学系研究科で博士（工学）を取得。現在は，同 社で位置情報，端末ログなどのモバイル関連データに 対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また ，自らの経験を活かし東京大学大学院工学系研究科で 社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コ ンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。情 報処理学会 2022年度情報処理技術研究開発賞。\n進行\n 松村優哉\nプロフィール：\nノバセル株式会社　データ サイエンティスト。\n経済学修士を取得後、HR系企業で データサイエンティスト・データエンジニアとして分 析組織の立ち上げ経験を経て、2022年2月より現職。広 告効果の検証ロジック構築などを行う。\n因果推論を はじめとしたデータサイエンス技術による応用分析を 得意とし、「Tokyo.R」や「Music×Analytics Meetup」などのデ ータ分析に関わるコミュニティ運営にも勢力的に取り 組む。\n主な著書に『改訂2版　RユーザのためのRStudio[ 実践]入門』（共著\, 技術評論社\, 2021）、『Rユーザの ためのtidymodels実践入門』（共著\, 技術評論社\, 2023） など。\nX: @y__mattu LOCATION:ラクスル株式会社 東京都品川区上大崎2-24-9 アイ ケイビル1F URL:https://techplay.jp/event/939316?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR