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講壇題目：Shapley interaction index and its applications in quantifying features’ impacts in AI models

主講人：衛(wèi)國 教授

講座時間：2024年4月11日，10:00 -12:00

講座地點：教3-101（線上：騰訊會議：671-508-241）

承辦單位：基礎(chǔ)學院

摘要：The purpose of this talk is to: 1) Understand Shapley’s seminal paper (axiomatic properties of the Shapley value, proofs and examples), and make up omitted proofs and calculations, 2) Apply Shapley value, more general Shapley interaction index, to evaluate/interpret complex models created through AI, where features interact each other and such interaction, to be quantified using Shapley index, impacts the model behavior and prediction, and 3) Study examples/techniques using Shapley value in machine learning.

個人簡介：衛(wèi)國，北卡羅來納大學彭布羅克分校數(shù)學與計算機科學系教授。他的主要教學領(lǐng)域是概率、統(tǒng)計學、代數(shù)。他的研究領(lǐng)域包括不確定性理論、量子概率和貝葉斯統(tǒng)計、具有Shapley 值和 Shapley 交互指數(shù)的可解釋人工智能模型，以及它們在經(jīng)濟學、決策方法和公共衛(wèi)生問題中的應用，發(fā)表論文185篇。他的研究獲NIH、DIA 和 中國NSF資助。自2000年以來一直為 UNCP 的 Healthy Start Robeson 服務（總資助金額：2000 萬美元），這是由美國衛(wèi)生與公眾服務部衛(wèi)生資源與服務管理局 (HRSA) 資助的國家健康起步計劃之一。在長達 25 年的時間里，作為該計劃的評估員和數(shù)據(jù) PI（一個必需的資助職位），他還成功地領(lǐng)導了該計劃的進展，特別是在項目領(lǐng)導/主管的過渡期間，確保了關(guān)鍵資金使項目得以繼續(xù)推進。他還擔任多個重要期刊的編輯。