特邀讲者
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
主题：《大数据因果推断、决策与可泛化学习》
主题简介：现阶段机器学习尤其是深度学习的主要特点在于数据驱动、关联学习、和概率输出，导致模型普遍存在预测不稳定和不可解释等问题。我们认为这些问题的主要根源在于因果机制尚未融入机器学习。因此，我们需要从关联分析跨越到因果推理，将因果引入机器学习，从而实现模型的可解释性和稳定性。大数据因果推断是实现从关联分析跨越到因果推理的核心一环。当因果推断遇上大数据，会面临高维连续变量，混淆变量观测不全等诸多挑战，导致传统因果推断方法在大数据环境下失效。如何利用机器学习和深度学习的技术，发挥数据优势、激发算法潜能，是实现大数据因果推断的核心。这次报告，我们主要从工具变量视角，给大家介绍如何利用机器学习赋能大数据因果推断。另一方面，因果关系的可解释性和稳定性也给机器学习的可泛化性带来了可能。我们训练机器学习模型的数据往往是有偏的，如混淆偏差和选择偏差等，导致变量之间存在不稳定且不可解释的虚假关联。消除虚假关联，恢复因果关联是实现可解释可泛化机器学习的关键。这次报告，我们主要从因果推断中的工具变量视角出发，探讨领域泛化问题中存在的偏差问题，并提出因果可泛化学习机制。
个人简介：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。主要研究方向包括因果推理、数据挖掘、因果可信机器学习。在数据挖掘和机器学习领域已发表近60余篇顶级会议和期刊文章，包括TKDE, TPAMI, ICML, NeurIPS，KDD, ICDE, WWW, MM, DMKD, Engineering等。曾获2022年ACM SIGAI China 新星奖（Rising Star Award�