尚学讲堂 | 机器学习框架下的因果推断

Posted 2021-08-10 孜哲旨志

本周，孜哲旨志团队邀请中国人民大学硕士研究生武翰涛于线上分享机器学习框架下的因果推断。机会难得，不容错过。请阅读下文了解本次讲座详细信息~

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分享嘉宾

武翰涛，中国人民大学人口学系硕士研究生，研究方向人口、健康与劳动经济学。研究成果发表在Feminist Economics、International Journal of Health Service，另有两篇工作论文在A类期刊投稿或修改。曾多次获一流学术会议一等奖或最佳论文。担任或曾担任多所常春藤高校的助研工作。

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分享内容

近年来，因果推理在人工智能研究社区中的热度逐渐提升，许多深度学习领域的顶级科学家也多次指出：因果推理在机器学习中会起到关键性的作用。因此，许多研究方向的工作都或多或少地与因果推理有所结合，可谓是学术前沿的热点。

本次讲座将介绍机器学习框架下的因果推断。分别涉及到潜在结果框架、有向无环图、d-分离的概念、三种因子（混淆因子、对撞因子、媒介因子），并进一步介绍do算子、前门准则和后门准则，以正确推断因果作用。并且，本次讲座将进一步介绍利用观察性研究推断因果的方法。当满足不存在未观测混杂因素时，本次讲座将介绍几种估计器：Meta-Learner、Double Machine Learning（DML）、Causal Trees。

最后将分享因果随机森林分析的两篇应用。分别是2020年发表在Economic Journal应用异质性处理效应的论文。以及一篇最新的工作论文，构建了分层工具变量模型，用以识别多分类处理效应的依从者（complier）。

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讲座信息

时间：2021年6月3日 19:00-21:00

主持人：王明哲，孜哲旨志团队首任队长，中国社会科学院研究生

腾讯会议链接如下：

https://meeting.tencent.com/s/BXTiPBdI1RRc

会议 ID：696 9797 8191

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编辑 | 黄心妍

审核 | 赖世海