齋藤優太 (Yuta Saito)

プロフィール

半熟仮想株式会社 共同創業者兼科学統括。東京工業大学 工学院経営工学系 学士課程4年。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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研究領域

学歴

論文

英語 (selected)

  1. Yuta Saito.
    Doubly Robust Estimator for Ranking Metrics with Post-Click Conversions.
    ACM Conference on Recommender Systems (RecSys2020). (Acceptance rate=17.9%)
    [paper] [code] [slides]

  2. Yuta Saito and Shota Yasui.
    Counterfactual Cross-Validation: Stable Model Selection Procedure for Causal Inference Models.
    International Conference on Machine Learning (ICML2020). (Acceptance rate=21.8%)
    [paper] [code] [slides]

  3. Yuta Saito, Suguru Yaginuma, Yuta Nishino, Hayato Sakata, and Kazuhide Nakata.
    Unbiased Recommender Learning from Missing-Not-At-Random Implicit Feedback.
    International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM2020). (Acceptance rate=14.8%)
    [paper] [code] [slides]

日本語

  1. 齋藤 優太.
    私のブックマーク:反実仮想機械学習 (Counterfactual Machine Learning, CFML).
    人工知能, Vol.35, No.4, pages 579–587, 2020.
    [学会誌] [ウェブ版]

  2. 成田 悠輔, 粟飯原 俊介, 齋藤 優太, 松谷 恵, 矢田 紘平.
    すべての機械学習は A/B テストである (Almost Every Machine Learning Is A/B Testing).
    人工知能, Vol.35, No.4, pages 517–525, 2020.
    [学会誌]

招待講演

学術

企業

査読

オープンソースプロジェクト

Open Bandit Project

オフ方策評価 (Off-Policy Evaluation) の現実的で再現可能な性能評価を可能にするための公開データセット (Open Bandit Dataset) とOSS (Open Bandit Pipeline) の公開を含むオープンソースプロジェクト

[論文] [Open Bandit Pipeline] [Open Bandit Dataset] [プレスリリース] [ブログ記事] [スライド資料]

勉強会発表

掲載