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 and/or 因果推論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：Abema Towers 10F セミナールーム

後日、各参加者にメッセージでQRコードを送付させていただきます。そのQRコードにて、当日Abema Towersの入館手続きを行っていただきます。必ずメッセージをご確認くださいませ。

▼ 「Abema Towers（アベマタワーズ）」へのアクセス・入館方法 https://www.cyberagent.co.jp/way/features/list/detail/id=23135

受付はAbema Towers10Fの会場にて行います。 参加者には当日までに入館用のQRコードの発行を行います。

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。

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。 会場は禁煙となっております。

タイムテーブル

※ 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：オンラインデータからの処置効果の推論方法：最適腕識別と多重検定

発表者：@mkato_csecon

プロフィール： 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻，理化学研究所革新知能統合センター（パートタイムリサーチャー）

発表内容： 去年のNIPSの論文 https://papers.nips.cc/paper/7624-a-bandit-approach-to-sequential-experimental-design-with-false-discovery-control.pdf を中心とした最適腕識別の最近の知見を紹介します！

タイトル：CRM（Ad）における機械学習と因果推論という活用と展望

発表者：清水 亮洋(@akiwo_shimizu)

プロフィール： ベンチャーにおいて新事業の立ち上げに主力的に関わる。その間マネージャーとして、事業開発とセールス・マーケティングに従事。その後、2018年に株式会社メルカリに入社、CRM・ML部門のProjectLead（DomainLead）として、顧客体験を良くするためのターゲティング等を担当。大学院では、情報科学を専攻し、機械学習と因果推論を用いた、ダイレクトマーケティングの最適化を研究している。

発表内容： CRM（Ad）の現場において、機械学習と因果推論をどのように活用しているのか、そして長期的な指標を含め、どのように今後活用していくのかを紹介します。

タイトル： CFML@KDD2019

発表者：藤田 光明

プロフィール： サイバーエージェントに2018年新卒入社。アドテクスタジオDynalystでデータアナリスト/MLエンジニアをやっています。今の興味はA/Bテストやオフライン評価とか。学生時代の専攻は経済学で、計量経済学・実証産業組織論の研究をしてました。

発表内容： KDD2019のCFML周りの話をします。特にビジネスの現場においてなぜCFMLが必要とされているのかとCFMLの面白かったセッション/論文を紹介します。