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嘉宾简介

况琨，浙江大学计算机学院副教授，博士生导师，人工智能系副主任。2019年获得清华大学计算机科学与技术专业博士学位，2017-2018年访问美国斯坦福大学。获2021年度中国科协青年人才托举工程项目支持，2021年度中国电子学会科学技术奖（科技进步）一等奖，2020年度中国人工智能学会优秀博士学位论文提名奖。主要研究方向包括因果推理、人工智能、因果指导的可信机器学习，关注机器学习的可解释性、稳定性、公平性和可回溯性。在数据挖掘和机器学习领域已发表近40余篇顶级会议和期刊文章，包括KDD、ICML、MM、AAAI、TKDE、TKDD、Engineering等。

讲座摘要

机器学习方法在很多领域都取得了巨大的成功，但大多缺乏可解释性和稳定性。因果推理是一种用于解释性分析的强大建模工具，能支持当前机器学习做出可解释且稳定的推理。

在本次报告中，我们主要围绕因果推断和因果稳定学习进行分享。面向复杂高维大数据，传统因果推断方法面临一下新挑战：(1) 高维和噪声变量，以及 (2) 连续/复杂干预变量。为了应对这些挑战，我们提出了分解表示反事实回归 (DeR-CFR) 模型和生成对抗性去混淆 (GAD) 算法。此外，通过将因果推理与机器学习相结合，我们提出了因果约束的可解释稳定学习，旨在消除复杂数据关联中的虚假关联、甄别因果关联，并利用因果关联指导机器学习，突破传统关联驱动学习的局限，实现可解释的稳定学习。

参与方式

本活动对外开放，参与者钉钉扫描上方海报中的二维码加入即可。

素材来源：浙大MBA官网

今日编辑：段婷

审核：佟庆