研究

研究紹介

研究の中心は，データが集まる過程が意思決定によって変わる状況で，因果効果，方策の価値，選択の不確実性をどのように推定するかにあります．適応的実験計画では，平均処置効果推定や方策学習のために，観測を逐次的に集める設計を扱います．密度比推定と共変量シフト適応では，分布の違いがあるデータから外的妥当性やオフポリシー評価を支える方法を扱います．弱教師あり学習では，Positive and Unlabeled Data や選択バイアスを伴うデータから学習する方法を扱います．金融工学では，ポートフォリオ最適化や金融時系列データ解析に関する研究と書籍を位置づけています．

研究テーマ

適応的実験計画

平均処置効果推定や方策学習のために，観測を逐次的に集める実験の設計を扱う．

密度比推定

二つの分布の密度比を推定する方法と，その機械学習への応用を扱う．

共変量シフト適応

学習時と運用時で分布が異なるデータから，外的妥当性やオフポリシー評価を支える方法を扱う．

ポートフォリオ最適化

金融資産の配分を最適化する方法と，金融時系列データ解析への応用を扱う．

意思決定理論

不確実性のもとでの意思決定の理論と，統計的意思決定問題への応用を扱う．

弱教師あり学習

Positive and Unlabeled Data や選択バイアスを伴うデータから学習する方法を扱う．

査読活動

Econometrica，Journal of Machine Learning Research，Management Science，Transactions on Machine Learning Research，International Conference on Machine Learning（ICML），Neural Information Processing Systems（NeurIPS），International Conference on Learning Representations（ICLR）など．

関連リンク

• 論文一覧
• Google Scholar
• researchmap
• 研究に関する英語ウェブサイト: masakat0.github.io