連続講義: 機械学習 × メカニズムデザイン

UTMDは、2022年3月と4月に、学生・研究者向け連続講義「機械学習 × メカニズムデザイン」を開催しました。

横尾 真（九州大学システム情報科学研究院）- メカニズムデザイン
竹内 孝（京都大学大学院情報学研究科）- 機械学習

野田 俊也（東京大学大学院経済学研究科）
鹿島 久嗣（京都大学大学院情報学研究科）
棚橋 悠（東京大学大学院学際情報学府）

Paul Dütting, Zhe Feng, Harikrishna Narasimhan, David C. Parkes, Sai S. Ravindranath, “Optimal Auctions through Deep Learning”, 2020

竹内 孝（京都大学大学院情報学研究科）
野吾 綾乃（東京大学大学院経済学研究科）

Gianluca Brero, Benjamin Lubin, Sven Seuken, “Combinatorial Auctions via Machine Learning-based Preference Elicitation”, 2018

吉村 皐亮（京都大学大学院情報学研究科）
奥村 恭平（ノースウェスタン大学）

Jacob Abernethy, Rafael Frongillo, “A Collaborative Mechanism for Crowdsourcing Prediction Problems”, 2011

谷本 啓（日本電気株式会社データサイエンス研究所）
白川 亮（東京大学大学院経済学研究科）

Shengjia Zhao, Stefano Ermon, “Right Decisions from Wrong Predictions: A Mechanism Design Alternative to Individual Calibration”, 2021

松下 旦（東京大学大学院経済学研究科）

Ravindranath, Feng, Li, Ma, Kominers, Parkes, “Deep Learning for Two-Sided Matching”, 2021