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My research group works on information theory, signal processing, and machine learning. We aim to develop foundational theory that guides the design of trustworthy machine learning algorithms. Recently, our work has centered around three critical challenges in machine learning: fairness, privacy, and reliability. Our vision is that information theory is key for the responsible design of machine learning systems and that a theory-guided approach can massively outperform heuristics.
研究兴趣
论文共 125 篇作者统计合作学者相似作者
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crossref(2024)
Jamelle Watson-Daniels,Flavio du Pin Calmon, Alexander D'Amour,Carol Long,David C. Parkes,Berk Ustun
CoRR (2024)
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CoRR (2024)
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ICML 2023pp.508-528, (2023)
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JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCHno. 1 (2023): 26:1-26:43
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IEEE Journal on Selected Areas in Information Theoryno. 99 (2023): 1-1
NeurIPS (2023)
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