Haruka Kiyohara
@aiueola_
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Ph.D. student at @Cornell_CS / 機械学習 意思決定システム / B.Eng. from Tokyo Tech (経営工学) / 船井奨学生(FOS’23) / Quad (2025) / Eng: @HarukaKiyohara_
Tokyo, Japan
Joined January 2021
コーネルの授業「フィードバック環境での機械学習」にてゲスト授業をしました😊 オフ方策評価/学習の基礎から、最近の自分自身の研究まで紹介しているので、良かったら見てください🙌 前半の内容は特に初学者にオススメです！ (時々英語が崩壊してますが、それは目を瞑っていただけると..笑)
I gave a guest lecture at ML in feedback systems class at Cornell! 📚👩🎓 The topics are: - Intro to off-policy eval. & learning (OPE/L) - OPL for sentence personalization - (My) researches related to ML in feedback sys. The video is available here! https://t.co/iDlmvvQr1e
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I gave a guest lecture at ML in feedback systems class at Cornell! 📚👩🎓 The topics are: - Intro to off-policy eval. & learning (OPE/L) - OPL for sentence personalization - (My) researches related to ML in feedback sys. The video is available here! https://t.co/iDlmvvQr1e
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In this blog post, @aiueola_ writes about work presented at #ICML2025, investigating the participation dynamics in two-sided markets. Find out more about the long-term impacts of decision-making algorithms on such two-sided platforms. @icmlconf
https://t.co/t0svqijNd2
aihub.org
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＼アメリカからこんばんは！ #アメゴー 🆙／ 68 「シャバ」に戻ってきたエンジニア: SFでの現在と未来【Uber 佐藤さん 後編】 第4週目は、サンフランシスコUberで働くTakami Sato (@tkm2261) さんに、現地での就職から婚活の悩みなどについて伺いました！ https://t.co/eq5uY9L1Ox
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アメリカンナイトGOLD｜アメリカ研究留学おすそわけポッドキャスト · Episode
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＼アメリカからこんばんは！ #アメゴー 🆙／ 67 社会人からの大学院留学（ブラック）のサバイバル【Uber 佐藤さん 前編】 Uberで働くTakami Sato (@tkm2261) さんに、日本で社会人を経てからアメリカの大学院に留学し、現地で就職するまでの道のりについて伺いました。
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＼アメリカからこんばんは！ #アメゴー 🆙／ 66 アメリカ大学院生ライフ at イサカ【コーネル大学 清原さん 後編】 博士課程（PhD）の清原さん(@aiueola_)に、大学のあるイサカの街や、研究、インターンのお話し、はたまた執筆中の小説についてなど伺いました。
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ポッドキャストに出演しました〜！ カッコ良いタイトルをつけていただいて嬉しいようなちょっと気恥ずかしいような感じですが笑、@tkm2261 さんとご一緒して大学入学から出願までの話をしています。良かったらぜひ〜😊
＼アメリカからこんばんは！ #アメゴー 🆙／ 65 東工大「奇跡の世代」と巡る！経営工学から拡がる世界【コーネル大学 清原さん 前編】 現在コーネル大学の博士課程（PhD）の清原さん(@aiueola_)の、大学選びから現在のコーネル大学に至るまでの過程に迫りました。 https://t.co/p1D08wG2j4
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＼アメリカからこんばんは！ #アメゴー 🆙／ 65 東工大「奇跡の世代」と巡る！経営工学から拡がる世界【コーネル大学 清原さん 前編】 現在コーネル大学の博士課程（PhD）の清原さん(@aiueola_)の、大学選びから現在のコーネル大学に至るまでの過程に迫りました。 https://t.co/p1D08wG2j4
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今年度のQuad Fellowshipに日本の枠で採択いただきました😊 様々なバックグラウンドのフェローとの交流が楽しみです。 引き続き推薦や検索など意思決定システムの学習や評価に関する研究をしていきたいと思うので、よろしくお願いします〜
The Quad Fellowship is proud to announce its third cohort of Fellows. This year’s Fellows include emerging STEM leaders from across the Indo-Pacific who are pursuing graduate degrees at some of the United States’ top universities, recognized globally for their excellence in STEM
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Honored to share that I have been selected as a Quad fellow this year! I will be continue working for improving algorithmic decision-making systems (e.g., search and recommendation) to support human decisions. Stay tuned for the updates 🤗
The Quad Fellowship is proud to announce its third cohort of Fellows. This year’s Fellows include emerging STEM leaders from across the Indo-Pacific who are pursuing graduate degrees at some of the United States’ top universities, recognized globally for their excellence in STEM
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Sharing our ICML’25 paper! We studied how to design user-item allocation in two-sided systems (e.g., RecSys) when user and item populations change reactively to the utility they receive. “Policy Design for Two-sided Platforms with Participation Dynamics” https://t.co/eaqFeWKThK
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私が10年前に作った『最適化超入門』という資料があるのですが意外とまだ見られているようなので、現在SlideshareがアレなのでSpeaker Deckに上げ直しました。あと前半部分の若気の至りスライド達は削除したので授業とかで参照しやすくなったかもです https://t.co/WJhASKj2Qc
speakerdeck.com
この「最適化超入門」は、『最適化したい！』と思った時に、最初に参考になりそうなものをつらつらと語りました。
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Along with the SharpeRatio metric, we publicized open source-software called “SCOPE-RL”! This software aims to streamline offline RL and OPE procedures and also the evaluation-of-OPE in the RL setting 🚀 https://t.co/qOtQ2bS60T
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