齋藤優太

齋藤優太

Second-year CS Ph.D. Student

Cornell University

プロフィール

2021年 東京工業大学工学院経営工学系にて学士号取得。同年8月よりコーネル大学大学院コンピュータサイエンス専攻博士課程にて反実仮想学習やランキングの公平性に関する研究を行う。これまでにNeurIPS・ICML・KDD・RecSys・WSDMなどの国際会議にて学術論文を発表。また複数の国内企業と連携して、反実仮想学習の応用研究に従事。2020年 イェール大学助教の成田悠輔らと共に半熟仮想株式会社を創業。2021年 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 Forbes Japan 30 Under 30に選出。孫正義育英財団第6期生。船井情報科学振興財団2021年度奨学生。WSDM2022 Best Paper Runner-Up Award。著書に『施策デザインのための機械学習入門』(技術評論社)。

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興味・関心
  • 反実仮想学習/評価
  • 統計的機械学習
  • 統計的因果推論
  • 推薦・ランキングにおける公平性
学歴
  • コンピュータサイエンス専攻 博士課程, 2021 -

    コーネル大学

  • 工学院 経営工学系 学士課程, 2016 - 2021

    東京工業大学

  • 普通科, 2013 - 2016

    北海道立根室高等学校

News

Recent & Upcoming Talks

Counterfactual Tutorial at KDD2022
KDD2022 Tutorial on Counterfactual Evaluation and Learning

論文

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(2022). オフ方策評価の基礎と動向. 人工知能, Vol.37, No.4.

学会誌

(2022). Counterfactual Evaluation and Learning for Interactive Systems. In Proceedings of the 28th SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD).

引用 コード 会議録 Website

(2022). Towards Resolving Propensity Contradiction in Offline Recommender Learning. In Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) (Acceptance rate=15%, Long Talk (top 25% of accepted papers)).

引用 arXiv

(2022). Unbiased Recommender Learning from Biased Graded Implicit Feedback. WSDM 2022 Workshop on Decision Making for Modern Information Retrieval System.

引用 PDF

(2022). 会議報告:The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021). 人工知能, Vol.37, No.1.

学会誌

講演・発表

招待講演/セミナー発表

学術

企業

  • SMN: 2020年6月, 2020年9月
  • グノシー: 2020年3月
  • ZOZOテクノロジーズ: 2019年11月
  • Indeed, Japan: 2019年10月
  • 三菱UFJリサーチ&コンサルティング・メトリクスワークコンサルタンツ: 2019年10月
  • ソニー: 2019年7月
  • リクルート: 2019年6月, 2022年6月
  • サイバーエージェント: 2019年5月, 2022年6月
  • ウォンテッドリー: 2022年6月

勉強会発表

学会活動(査読など)

Conference Program Committee

Workshop Organizer

Workshop Program Committee

Journal Reviewer

  • ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)
  • ACM Transactions on Information Systems (TOIS)
  • IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
  • Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

連絡先