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8月26日晚 7:30-8:30

AI TIME特别邀请了美国布兰迪斯大学助理教授刘洪甫,为大家带来无监督学习的公平性研究。

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★ 嘉宾简介 ★

刘洪甫:

2011年和2014年分别获得北京航空航天大学经济管理学院信息管理与信息系统学士和管理科学与工程专业硕士学位。同年,换专业攻读美国东北大学计算机工程专业博士。三年半完成博士学业后,加入美国布兰迪斯大学(波士顿五大名校之一,US News排名Top 42)计算机系助理教授。主要研究方向为人工智能、机器学习、数据挖掘,发表顶级会议和期刊论文60余篇;现为人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的顶级会议期刊常驻审稿人。

分享内容:

无监督学习的公平性研究

报告简介:

公平性学习在近些年来受到学术界和工业界的广泛关注,其旨在于保护或隐藏某些敏感属性(例如,性别、种族、地域)并同时保持原有的学习效用。在本次讲座中,我将简单介绍不同公平性定义,并聚焦于群组公平性,并介绍群组公平性在聚类、异常点检测和属性选择中的应用。

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