齋藤優太

First-year CS Ph.D. Student

Cornell University

プロフィール

コーネル大学コンピュータサイエンス専攻博士課程在学。半熟仮想株式会社共同創業者。主に因果推論と機械学習の融合技術を用いたバンディットアルゴリズムのオフライン評価や推薦システムのバイアス除去に関する研究を行う。ICML, RecSys, SIGIR, WSDM, SDMなどの機械学習・データマイニングのトップ国際会議にてに査読付学術論文を発表。また、CyberAgent, Sony, ZOZOテクノロジーズ, SMNなどの国内企業と連携して、因果推論 x 機械学習領域の社会実装や理論と実践の溝を埋めるための研究を進めている。

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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
機械学習における公平性

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

2022年7月8日に情報処理学会連続セミナー2022にて、招待講演を行います。
早稲田大学データサイエンス研究所オンラインシンポジウムにて、招待講演を行いました。
早稲田大学データサイエンス研究所オンラインシンポジウムにて、招待講演を行いました。
推薦システムのトップ国際会議RecSys'21にて、オフライン評価/学習に関するチュートリアルを開催しました。
『施策デザインのための機械学習入門』(Amazon)という本を2021年8月4日に技術評論社さんから出版しました。
東京工業大学のDSAI推進体にて、2021年6月31日に講演を行いました。
東京工業大学工学院経営工学系の学士課程を修了しました（2021年3月）。
第3回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しました（2021年2月）。
2020年12月3-5日に開催された第5回統計・機械学習若手シンポジウムで招待講演しました。
2020年10月31日に開催されたIR Reading2020秋で招待講演しました。
2020年9月26日に開催されたREVEAL2020で口頭発表しました（スライド）。

Recent & Upcoming Talks

Counterfactual Tutorial at KDD2022

KDD2022 Tutorial on Counterfactual Evaluation and Learning

Aug 14, 2022 9:30 AM — Aug 18, 2022 1:00 PM 28th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining @ Washington D.C., USA

Counterfactual Tutorial at RecSys2021

RecSys2021 Tutorial on Counterfactual Evaluation and Learning

Sep 29, 2021 9:30 AM — 1:00 PM 15th ACM Conference on Recommender Systems @ Amsterdam, Netherlands

論文 (selected)

Yuta Saito, Thorsten Joachims (2022). Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in Ranking. In Proceedings of the 28th SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) (Acceptance rate=14.9%).

引用コード arXiv 会議録

Yuta Saito, Thorsten Joachims (2022). Off-Policy Evaluation for Large Action Spaces via Embeddings. In Proceedings of 39th International Conference on Machine Learning (ICML) (Acceptance rate=21.9%).

引用コード arXiv

Haruka Kiyohara, Yuta Saito, Tatsuya Matsuhiro, Yusuke Narita, Nobuyuki Shimizu, Yasuo Yamamoto (2022). Doubly Robust Off-Policy Evaluation for Ranking Policies under the Cascade Behavior Model. In Proceedings of the 15th International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM) (Acceptance rate=20.2%, Best Paper Runner-Up).

引用コード arXiv 会議録

Yuta Saito, Shunsuke Aihara, Megumi Matsutani, Yusuke Narita (2021). Open Bandit Dataset and Pipeline: Towards Realistic and Reproducible Off-Policy Evaluation. In Proceedings of the Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Track on Datasets and Benchmarks.

引用コードデータセット会議録 arXiv

Nathan Kallus, Yuta Saito, Masatoshi Uehara (2021). Optimal Off-Policy Evaluation from Multiple Logging Policies. In Proceedings of 38th International Conference on Machine Learning (ICML).

引用コード会議録 arXiv

Yuta Saito, Shota Yasui (2020). Counterfactual Cross-Validation: Stable Model Selection Procedure for Causal Inference Models. In Proceedings of 37th International Conference on Machine Learning (ICML).

引用コードスライド会議録

Yuta Saito, Suguru Yaginuma, Yuta Nishino, Hayato Sakata, Kazuhide Nakata (2020). Unbiased Recommender Learning from Missing-Not-At-Random Implicit Feedback. In Proceedings of the 13th International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM).

引用コードスライド会議録

受賞

論文

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Yuta Saito, Thorsten Joachims (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

Yuta Saito, Masahiro Nomura (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

Yuta Saito, Suguru Yaginuma, Taketo Naito, Kazuhide Nakata (2022). Unbiased Recommender Learning from Biased Graded Implicit Feedback. WSDM 2022 Workshop on Decision Making for Modern Information Retrieval System.

引用 PDF

神嶌敏弘, 齋藤優太 (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

Daisuke Moriwaki, Yuta Hayakawa, Isshu Munemasa, Yuta Saito, Akira Matsui, Masashi Shibata (2021). A Real-World Implementation of Unbiased Lift-based Bidding System. In Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData).

引用

論文一覧