Appliquer la feuille de route causale à des règles de traitement dynamique optimales avec Lina Montoya

Aujourd’hui, nous terminons notre série ICML 2021 rejointe par Lina Montoya, chercheuse postdoctorale à l’UNC Chapel Hill.

Dans notre conversation avec Lina, qui était une conférencière invitée lors de l’atelier des hypothèses négligée dans la causalité, nous avons exploré son travail appliquant un traitement dynamique optimal (ODT) pour comprendre quels types d’individus répondent le mieux à des interventions spécifiques dans le système de justice pénale américaine. Nous discutons du concept des hypothèses négligées et de la manière dont elle se connecte à l’estimation des règles ODT, ainsi qu’une ventilation de la feuille de route causale, inventée par des chercheurs de l’UC Berkeley.

Enfin, Lina nous parle à travers la feuille de route tout en appliquant le problème de la règle ODT, comment elle a appliqué un algorithme « Superlearner » à ce problème, comment il a été formé et à quoi ressemble l’avenir de cette recherche.