なんの勉強会？

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。

想定する参加者

機械学習の基礎的な知識を持つことを想定します。

会場と受付

会場：渋谷マークシティ17F セミナールーム

受付は渋谷マークシティ17Fの会場にて行います。

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。

タイムテーブル

時間	内容
18:40 - 19:00	開場
19:00 - 19:05	挨拶
19:05 - 19:35	発表①：CFMLの概要と研究動向
19:40 - 20:10	発表②：バンディットアルゴリズムと因果推論
20:10 - 20:40	発表③：因果推論で推薦システムを問い直す
20:40 - 21:30	懇親会

発表の詳細

タイトル：CFMLの概要と研究動向

発表者：谷口和輝 (@kazk1018)

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 Learning 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。

発表内容： 「Counterfactual Machine Learning(CFML)」という研究分野について広く浅く紹介します。 CFML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。 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。

タイトル： バンディットアルゴリズムと因果推論

発表者：安井翔太(@housecat442)

プロフィール： Cyberagent AILab ADEconチームリーダー。 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。

発表内容： 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。 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。

タイトル： 因果推論で推薦システムを問い直す

発表者：齋藤優太 (@moshumoshu1205)

プロフィール： 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。 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。

発表内容： 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。 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。