活動
[CSSL@CUHK Webinar] ife2vec：高維空間中的生活軌跡
日期：
2024年11月14日
時間：
9:30 am to 11:00 am (UTC+8,HKT)
地點：
網路研討會
講者：
Germans Savcisens博士
講者簡歷：
Germans是Khoury電腦科學學院的博士後，與Tina Eliassi-Rad教授合作。他的研究專注於增強網路科學中機器學習演算法的透明度和公平性，特別關注如何減少在人類行為和社會互動建模中的演算法偏見。Germans在丹麥技術大學獲得博士學位，研究重點是使用基礎模型研究個體的社會經濟和健康軌跡。他的工作探討了這些模型在壓縮多模態時間序列並提供可解釋預測方面的能力。
講座摘要：
在這個研究中，我們用一種與語言結構相似的方式來表示人類生活，並利用這種相似性調整相應的自然語言處理技術，進而研究人類生活的演變和可預測性。我們的研究使用了來自丹麥的綜合登記資料，該資料集涵蓋多個年份，包含與健康、教育、職業、收入、住址和工作時間相關的生活事件資訊。我們將生活事件嵌入在一個向量空間中，結果顯示這個嵌入空間是穩健且高度結構化的。我們的模型能夠預測多種結果，從早期死亡到個性的細微差別，且大幅度超越了之前最好的模型。通過使用深度學習可解釋模型，我們可以解釋模型成功的可能因素。我們的框架使研究者能夠發現影響生活結果的潛在機制以及個性化干預的相關可能性。
備註：
