動的トリートメント・レジームの基礎と応用

マーケティングや公共政策を事例に、動的トリートメント・レジームの理論とその実践的な応用について徹底解説。

概要

【本セミナーの学習内容】
  • 動的潜在アウトカム・フレームワークについて学べます
  • 動的トリートメント・レジームの基本から発展まで一気通貫で学べます
  • Q学習 (最適な動的トリートメント・レジームの学習方法)について学べます
  • マーケティングへの応用(クーポン・ターゲティング)を題材に、事例を扱います
  • 公共政策への応用(電力消費削減リベートプログラム)を題材に、事例を扱います

【セミナー概要】

本セミナーでは、動的トリートメント・レジームの理論とその実践的な応用について徹底解説します。

 

まず、動的潜在アウトカム・フレームワークを解説し、動的なトリートメント効果モデルの基礎を固めます。

続いて、ビジネス施策や公共政策、医療処置など、多くの現実の問題がどのように動的トリートメント・レジームとして捉えられるかを説明します。

 

次に、最適な動的トリートメント・レジームを学習するための主要な手法であるQ学習とIPW法の2つを詳しく解説します。

これらの手法を理解することで、複雑な動的システムにおける最適な介入戦略の設計が可能となります。

 

最後に、理論を実践に結びつけるため、クーポン・マーケティングへの応用例と、電力消費削減リベート・プログラムへの応用例の2つのケーススタディを紹介します。

これにより、参加者は自身の専門分野で動的トリートメント・レジームをどのように活用できるかの具体的なイメージを得ることができます。

 

このセミナーを通じて、動的トリートメント・レジームの最先端の知識と技術を、公共政策、マーケティングを事例として学習し、

データサイエンスの新たな可能性を切り拓くための一助としてください。

【当日のプログラム】
  1. 動的なトリートメント効果モデルについて解説する。
  2. 動的トリートメント・レジームについて解説する。ここでは、ビジネスの施策、公共政策の、医療処置の多くが動的トリートメント・レジームとして捉えられることも説明する。
  3. 最適な動的トリートメント・レジームの学習方法について解説する。とくに、Q学習とIPW法の2種類の方法を解説する。
  4. 動的トリートメント・レジーム学習の応用について解説する。ここでは、クーポン・マーケティングへの応用例、電力消費削減リベート・プログラムへの応用例の2つを紹介する。

【このような方におすすめ】
  • 顧客データを活用してターゲティング戦略を策定し、マーケティングキャンペーンの最適化を図る方
  • 公共政策の分野で、データ分析を用いて政策効果の評価や最適な介入策の提案を行う方
  • 臨床試験や患者データの高度な分析を行い、治療効果の個別最適化に取り組む方
  • 医療現場でのデータ活用を推進し、治療方針の決定や患者ケアの改善に貢献したい方
  • 動的トリートメント・レジームやQ学習などの高度な機械学習手法を実装し、実務に応用するエンジニアやデータサイエンティスト
  •  [SS1]環境政策に限らず、広く公共政策一般としました。

【講師紹介】

坂口 翔政(東京大学 講師)

所属:東京大学経済学部 講師

学位:博士(経済学)(京都大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2022年4月 - 現在:東京大学, 経済学部, 講師

2022年1月 - 2022年3月:ブラウン大学, 経済学部, リサーチ・アソシエイト

2018年12月 - 2021年12月:ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン, 経済学部, リサーチ・アソシエイト

2018年4月 - 2018年12月:東京大学, 経済学研究科, 日本学術振興会特別研究員(PD)

2016年4月 - 2018年3月:京都大学, 経済研究所, 日本学術振興会特別研究員(DC2)

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【受講料金】

一般料金:1名 11,000円

学生料金:1名 5,500円

団体申込(5名〜):1名 9,900円

【申込方法】

一般申込を希望の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生申込を希望の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

団体申込を希望の方は、本サイト上部の「団体申込」よりお申し込みください。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の2営業日前 23:59まで
  • 団体申込期限:開催日の2営業日前 23:59まで
【領収書発行方法】

領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。

なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。

https://seminar.no-spare.com/receipt

【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
  • お問い合わせの際は、お電話ですと対応ができないため、必ず弊社コンタクトフォームよりお問い合わせいただきますようお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

動的トリートメント・レジームの基礎と応用

申込はこちら

概要

【本セミナーの学習内容】
  • 動的潜在アウトカム・フレームワークについて学べます
  • 動的トリートメント・レジームの基本から発展まで一気通貫で学べます
  • Q学習 (最適な動的トリートメント・レジームの学習方法)について学べます
  • マーケティングへの応用(クーポン・ターゲティング)を題材に、事例を扱います
  • 公共政策への応用(電力消費削減リベートプログラム)を題材に、事例を扱います

【セミナー概要】

本セミナーでは、動的トリートメント・レジームの理論とその実践的な応用について徹底解説します。

 

まず、動的潜在アウトカム・フレームワークを解説し、動的なトリートメント効果モデルの基礎を固めます。

続いて、ビジネス施策や公共政策、医療処置など、多くの現実の問題がどのように動的トリートメント・レジームとして捉えられるかを説明します。

 

次に、最適な動的トリートメント・レジームを学習するための主要な手法であるQ学習とIPW法の2つを詳しく解説します。

これらの手法を理解することで、複雑な動的システムにおける最適な介入戦略の設計が可能となります。

 

最後に、理論を実践に結びつけるため、クーポン・マーケティングへの応用例と、電力消費削減リベート・プログラムへの応用例の2つのケーススタディを紹介します。

これにより、参加者は自身の専門分野で動的トリートメント・レジームをどのように活用できるかの具体的なイメージを得ることができます。

 

このセミナーを通じて、動的トリートメント・レジームの最先端の知識と技術を、公共政策、マーケティングを事例として学習し、

データサイエンスの新たな可能性を切り拓くための一助としてください。

【当日のプログラム】
  1. 動的なトリートメント効果モデルについて解説する。
  2. 動的トリートメント・レジームについて解説する。ここでは、ビジネスの施策、公共政策の、医療処置の多くが動的トリートメント・レジームとして捉えられることも説明する。
  3. 最適な動的トリートメント・レジームの学習方法について解説する。とくに、Q学習とIPW法の2種類の方法を解説する。
  4. 動的トリートメント・レジーム学習の応用について解説する。ここでは、クーポン・マーケティングへの応用例、電力消費削減リベート・プログラムへの応用例の2つを紹介する。

【このような方におすすめ】
  • 顧客データを活用してターゲティング戦略を策定し、マーケティングキャンペーンの最適化を図る方
  • 公共政策の分野で、データ分析を用いて政策効果の評価や最適な介入策の提案を行う方
  • 臨床試験や患者データの高度な分析を行い、治療効果の個別最適化に取り組む方
  • 医療現場でのデータ活用を推進し、治療方針の決定や患者ケアの改善に貢献したい方
  • 動的トリートメント・レジームやQ学習などの高度な機械学習手法を実装し、実務に応用するエンジニアやデータサイエンティスト
  •  [SS1]環境政策に限らず、広く公共政策一般としました。

【講師紹介】

坂口 翔政(東京大学 講師)

所属:東京大学経済学部 講師

学位:博士(経済学)(京都大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2022年4月 - 現在:東京大学, 経済学部, 講師

2022年1月 - 2022年3月:ブラウン大学, 経済学部, リサーチ・アソシエイト

2018年12月 - 2021年12月:ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン, 経済学部, リサーチ・アソシエイト

2018年4月 - 2018年12月:東京大学, 経済学研究科, 日本学術振興会特別研究員(PD)

2016年4月 - 2018年3月:京都大学, 経済研究所, 日本学術振興会特別研究員(DC2)

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【受講料金】

一般料金:1名 11,000円

学生料金:1名 5,500円

団体申込(5名〜):1名 9,900円

【申込方法】

一般申込を希望の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生申込を希望の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

団体申込を希望の方は、本サイト上部の「団体申込」よりお申し込みください。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の2営業日前 23:59まで
  • 団体申込期限:開催日の2営業日前 23:59まで
【領収書発行方法】

領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。

なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。

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  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
  • お問い合わせの際は、お電話ですと対応ができないため、必ず弊社コンタクトフォームよりお問い合わせいただきますようお願い申し上げます。
【禁止事項】
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  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

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セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

動的トリートメント・レジームの基礎と応用

概要

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  • 動的潜在アウトカム・フレームワークについて学べます
  • 動的トリートメント・レジームの基本から発展まで一気通貫で学べます
  • Q学習 (最適な動的トリートメント・レジームの学習方法)について学べます
  • マーケティングへの応用(クーポン・ターゲティング)を題材に、事例を扱います
  • 公共政策への応用(電力消費削減リベートプログラム)を題材に、事例を扱います

【セミナー概要】

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まず、動的潜在アウトカム・フレームワークを解説し、動的なトリートメント効果モデルの基礎を固めます。

続いて、ビジネス施策や公共政策、医療処置など、多くの現実の問題がどのように動的トリートメント・レジームとして捉えられるかを説明します。

 

次に、最適な動的トリートメント・レジームを学習するための主要な手法であるQ学習とIPW法の2つを詳しく解説します。

これらの手法を理解することで、複雑な動的システムにおける最適な介入戦略の設計が可能となります。

 

最後に、理論を実践に結びつけるため、クーポン・マーケティングへの応用例と、電力消費削減リベート・プログラムへの応用例の2つのケーススタディを紹介します。

これにより、参加者は自身の専門分野で動的トリートメント・レジームをどのように活用できるかの具体的なイメージを得ることができます。

 

このセミナーを通じて、動的トリートメント・レジームの最先端の知識と技術を、公共政策、マーケティングを事例として学習し、

データサイエンスの新たな可能性を切り拓くための一助としてください。

【当日のプログラム】
  1. 動的なトリートメント効果モデルについて解説する。
  2. 動的トリートメント・レジームについて解説する。ここでは、ビジネスの施策、公共政策の、医療処置の多くが動的トリートメント・レジームとして捉えられることも説明する。
  3. 最適な動的トリートメント・レジームの学習方法について解説する。とくに、Q学習とIPW法の2種類の方法を解説する。
  4. 動的トリートメント・レジーム学習の応用について解説する。ここでは、クーポン・マーケティングへの応用例、電力消費削減リベート・プログラムへの応用例の2つを紹介する。

【このような方におすすめ】
  • 顧客データを活用してターゲティング戦略を策定し、マーケティングキャンペーンの最適化を図る方
  • 公共政策の分野で、データ分析を用いて政策効果の評価や最適な介入策の提案を行う方
  • 臨床試験や患者データの高度な分析を行い、治療効果の個別最適化に取り組む方
  • 医療現場でのデータ活用を推進し、治療方針の決定や患者ケアの改善に貢献したい方
  • 動的トリートメント・レジームやQ学習などの高度な機械学習手法を実装し、実務に応用するエンジニアやデータサイエンティスト
  •  [SS1]環境政策に限らず、広く公共政策一般としました。

【講師紹介】

坂口 翔政(東京大学 講師)

所属:東京大学経済学部 講師

学位:博士(経済学)(京都大学)

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[経歴]

2022年4月 - 現在:東京大学, 経済学部, 講師

2022年1月 - 2022年3月:ブラウン大学, 経済学部, リサーチ・アソシエイト

2018年12月 - 2021年12月:ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン, 経済学部, リサーチ・アソシエイト

2018年4月 - 2018年12月:東京大学, 経済学研究科, 日本学術振興会特別研究員(PD)

2016年4月 - 2018年3月:京都大学, 経済研究所, 日本学術振興会特別研究員(DC2)

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【受講料金】

一般料金:1名 11,000円

学生料金:1名 5,500円

団体申込(5名〜):1名 9,900円

【申込方法】

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【申込期限】

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  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の2営業日前 23:59まで
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【領収書発行方法】

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【注意事項】

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  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
  • お問い合わせの際は、お電話ですと対応ができないため、必ず弊社コンタクトフォームよりお問い合わせいただきますようお願い申し上げます。
【禁止事項】
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  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。
【免責事項】
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  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

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