【卡内基梅隆大学张坤】因果与学习，102页ppt，Causality and Learning

卡内基梅隆大学张坤老师进行主旨报告，主要讨论以下问题：

我们为何在意因果关系？ 因果关系和因果思维有何用处？ 如何从观测数据中学习因果关系？ 如何自动从数据中发现有因果意义的隐变量以及它们之间的因果关系？ 如何自动的实现迁移学习？迁移学习一定需要因果表述么？ 还有哪些机器学习任务会受益于因果思维？

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张坤是卡内基梅隆大学哲学系副教授（并在机器学习系兼职）。他的研究领域是因果关系、机器学习以及通用人工智能。他在自动 因果发现领域提出了一系列模型和算法，并与合作者一起开创了从因果思维的角度来理解和解决复杂的机器学习问题的研究方向。他长期担任一系 列机器学习和人工智能会议的领域主席、资深领域主席或程序委员会主 席，包括UAI、NeurlPS. ICML. CLeaR、IJCAI和AISTATS等会议。