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崔鹏团队:万字长文梳理「稳定学习」全景图

哲学园  · 公众号  · 哲学  · 2022-06-24 06:00
导语尽管基于相关性的机器学习在很多领域都取得了成功,但是虚假相关带来的潜在风险还是限制了这些模型在不少风险敏感领域的应用。稳定学习被提出来应对这个挑战,它试图在不影响模型性能的情况下构建更加可信的机器学习模型。在今年的2月23日,清华大学计算机系崔鹏副教授与斯坦福大学Susan Athey(美国科学院院士,因果领域国际权威)合作,在全球顶级期刊Nature Machine Intelligence(影响因子IF=15.51,2020)上发表了题为“Stable Learning Establishes Some Common Ground Between Causal Inference and Machine Learning”(稳定学习:建立因果推断和机器学习的共识)的观点论文,深入探讨和总结了因果推理在机器学习和人工智能领域取得的关注,提出机器学习和因果推理之间应该形成共识,而稳定学习正在向实现这一目标的方向迈进。这篇推文基于上述学



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