<div dir="ltr">I concur! Do not miss David's talk and come to meet him too.<br clear="all"><div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">-- Yoshua</div></div><div dir="ltr"><br></div><div><i><font size="1" face="monospace, monospace">SVP prendre note de mon nouveau courriel ainsi que de celui de mon adjointe :</font></i></div><div><i><font size="1" face="monospace, monospace">Please note my new email address as well as my assistant's one:  </font></i></div><div><font color="#38761d">yoshua.bengio@mila.quebec</font></div><div> <font color="#134f5c">julie.mongeau@mila.quebec</font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Le lun. 4 mars 2019, à 12 h 15, Laurent Charlin <<a href="mailto:lcharlin@gmail.com">lcharlin@gmail.com</a>> a écrit :<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Dave has done foundational work and is a leading thinker in the fields of probabilistic graphical models and variational inference. He is also an excellent speaker. His talk should not be missed!<div><br></div><div>Best,</div><div>Laurent</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, Mar 4, 2019 at 10:30 AM Rim Assouel <<a href="mailto:rim.assouel@gmail.com" target="_blank">rim.assouel@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div dir="auto">This week we have <b> David Blei</b> from <b> Columbia University </b> giving a talk on <b> The Blessings of Multiple Causes</b> at <b> 10h30</b> at <b>Mila Auditorium</b>. 
<br><br>
Will this talk be <a href="https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc" target="_blank">streamed </a>? Yes<br><br>David will also be visiting Mila on <b>Thursday (7th March)</b>. To that end we organized a discussion group on <b>Causal Inference</b> from <b>2pm </b>to <b>3pm</b> in <b>room A14</b>.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">A bunch of you asked for 1-1 and 2-1 meetings : The schedule is also set during that day, I’ll send the invites by tomorrow :) </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">
See you there! <br>
The Tea Talk Team<br>
 <br>
<b>TITLE</b> The Blessings of Multiple Causes<br>
 <br>
 <b>ABSTRACT</b> <br>
 Causal inference from observational data is a vital problem, but it
comes with strong assumptions.  Most methods require that we observe
all confounders, variables that correlate to both the causal variables
(the treatment) and the effect of those variables (how well the
treatment works).  But whether we have observed all confounders is a
famously untestable assumption.  We describe the deconfounder, a way
to do causal inference from observational data with weaker assumptions
that the classical methods require.

How does the deconfounder work?  While traditional causal methods
measure the effect of a single cause on an outcome, many modern
scientific studies involve multiple causes, different variables whose
effects are simultaneously of interest.  The deconfounder uses the
multiple causes as a signal for unobserved confounders, combining
unsupervised machine learning and predictive model checking to perform
causal inference.

We describe the theoretical requirements for the deconfounder to
provide unbiased causal estimates, and show that it requires weaker
assumptions than classical causal inference.  We analyze the
deconfounder's performance in three types of studies: semi-simulated
data around smoking and lung cancer, semi-simulated data around
genomewide association studies, and a real dataset about actors and
movie revenue.  The deconfounder provides a checkable approach to
estimating close-to-truth causal effects.

This is joint work with Yixin Wang.

[*] <a href="https://arxiv.org/abs/1805.06826" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1805.06826</a>

 <br> <br>
 <b>BIO</b> <br>
 David Blei is a Professor of Statistics and Computer Science at Columbia University, and a member of the Columbia Data Science Institute. He studies probabilistic machine learning, including its theory, algorithms, and application. David has received several awards for his research, including a Sloan Fellowship (2010), Office of Naval Research Young Investigator Award (2011), Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers (2011), Blavatnik Faculty Award
(2013), ACM-Infosys Foundation Award (2013), and a Guggenheim fellowship (2017). He is the co-editor-in-chief of the Journal of Machine Learning Research.  He is a fellow of the ACM and the IMS. He is a fellow of the ACM and the IMS.</div>
</div>

<p></p>

-- <br>
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "MILA Tous" group.<br>
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to <a href="mailto:mila-tous+unsubscribe@mila.quebec" target="_blank">mila-tous+unsubscribe@mila.quebec</a>.<br>
</blockquote></div>

<p></p>

-- <br>
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "MILA Tous" group.<br>
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to <a href="mailto:mila-tous+unsubscribe@mila.quebec" target="_blank">mila-tous+unsubscribe@mila.quebec</a>.<br>
</blockquote></div>