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人工智能学院系列学术活动(第13场)——北京大学耿直教授学术报告

发布时间:2021-11-08点击:


个人简介:

    耿直,北京大学数学科学学院,教授。研究方向为统计因果推断。百余篇论文发表在统计学、机器学习、人工智能等刊物。1996年当选为国际统计学会推选会员,1998年获国家杰出青年基金,曾应邀在2011年国际工业与应用数学大会(ICIAM 2011)60分钟大会报告。2006-2010年任中国数学会概率统计学会理事长、2009-2017年任中国现场统计研究会理事长、2009-2011年任IMS–China主席等职务。

报告题目:

    因果推断

报告摘要:

    探索因果关系是各种科学研究的最终目标。因果关系的三个层级包括:相关与预测、干预与决策、反事实与想象。当今的机器学习与人工智能尚处于第一层级相关与预测。报告将探讨第二和三层级的因果挑战问题,其本质是消除混杂因素引起的虚假相关关系。在几乎所有科学领域中,混杂都是一个历史悠久的问题。报告将探讨混杂因素的定义和判断准则。为了评价原因变量对结果变量的因果作用,需要判断哪些变量是混杂因素、哪些变量是中间变量。为此,提出将因果关系网络局部学习与因果作用评价相结合的方法。

会议时间: 2021/11/9 (二)14:00-16:00

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