На 10 юли 2026 г. в зала 113 на ЦВП УНИТе се проведе отворена лекция на доц. Елена Желева от Университета на Илинойс в Чикаго, гост-изследовател в УНИТе през настоящия месец.
В лекцията „Причинно-следствен анализ в мрежови данни“ беше представен обзор на основните концепции в причинно-следствения анализ и на предизвикателствата при изследването на реални системи с релационна и мрежова структура. Бяха разгледани нови методи за откриване на причинно-следствени зависимости и подходи за оценяване на хетерогенните ефекти от интервенции в мрежи, които позволяват идентифицирането на индивидите и общностите с най-голяма полза от дадена намеса. Представените разработки разширяват възможностите на причинно-следствения анализ в сложни взаимосвързани системи и допринасят за развитието на AI системи, способни да разбират не само корелациите, но и причинно-следствените връзки.
Причинно-следственият анализ изследва как различните интервенции влияят върху резултатите. За разлика от традиционното машинно обучение, насочено към предсказване, той оценява ефектите от действия, политики и интервенции, подпомагайки вземането на информирани решения. Този подход е от ключово значение за общественото здраве, социалните медии, препоръчващите системи и научните изследвания, а с развитието на изкуствения интелект се превръща в основа за изграждането на надеждни, обясними и справедливи AI системи.
