研究内容

主にベイズ決定理論に基づく機械学習の理論研究を行っています。


応用面としては、マーケティングやチャーン分析(解約予測)等を見据えています。

特にこのような問題においては、単なる予測精度の向上だけでなく、モデルの解釈性が求められます。中でも解釈性の高いモデルとして階層的混合エキスパート (Hierarchical mixture of experts, HME) に注目しています。


また、機械学習の手法を用いた因果推論に関する研究も行っています。

A/Bテストでは捉えきれない条件付き処置効果の推定を目的とし、Uplift modelingの理論的な枠組みの構築を目指しています。


プロフィール

1988年生まれ 山梨県出身

2011 早稲田大学基幹理工学部応用数理学科 卒業

2013 早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻 修了

2013-2015 早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻 博士課程 中途退学

2013-2016 横浜商科大学非常勤講師

2015- 株式会社ロフタル

2019- 早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻 博士課程