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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Padh, K., Zeitler, J., Watson, D. S., Kusner, M. J., Silva, R., & Kilbertus, N. (avril 2023). Stochastic Causal Programming for Bounding Treatment Effects [Communication écrite]. 2nd Conference on Causal Learning and Reasoning (CCLR 2023), Tübingen, Germany (35 pages). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 213. Lien externe
Zhu, Y., Gultchin, L., Gretton, A., Kusner, M. J., & Silva, R. (août 2022). Causal Inference with Treatment Measurement Error: A Nonparametric Instrumental Variable Approach [Communication écrite]. 38th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2022), Eindhoven, The Netherlands. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 180. Lien externe
Kaddour, J., Liu, L., Silva, R., & Kusner, M. J. (novembre 2022). When Do Flat Minima Optimizers Work? [Communication écrite]. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, Louisiana (19 pages). Lien externe
Kaddour, J., Zhu, Y., Liu, Q., Kusner, M. J., & Silva, R. (décembre 2021). Causal effect inference for structured treatments [Communication écrite]. 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021). Lien externe
Gultchin, L., Watson, D. S., Kusner, M. J., & Silva, R. (juillet 2021). Operationalizing complex causes: a pragmatic view of mediation [Communication écrite]. 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 139. Lien externe
Mastouri, A., Zhu, Y., Gultchin, L., Korba, A., Silva, R., Kusner, M. J., Gretton, A., & Muandet, K. (juillet 2021). Proximal Causal Learning with Kernels: Two-Stage Estimation and Moment Restriction [Communication écrite]. 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 139. Lien externe
Kilbertus, N., Kusner, M. J., & Silva, R. (décembre 2020). A class of algorithms for general instrumental variable models [Communication écrite]. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada. Lien externe
Gultchin, L., Kusner, M. J., Kanade, V., & Silva, R. (août 2020). Differentiable causal backdoor discovery [Communication écrite]. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 108. Lien externe
Kusner, M. J., Russell, C., Loftus, J. R., & Silva, R. (juin 2019). Making Decisions that Reduce Discriminatory Impact [Communication écrite]. 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), Long Beach, California, USA. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 97. Lien externe
Kilbertus, N., Ball, P. J., Kusner, M. J., Weller, A., & Silva, R. (juillet 2019). The Sensitivity of Counterfactual Fairness to Unmeasured Confounding [Communication écrite]. 35th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2019), Tel Aviv, Israel. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 115. Lien externe
Kusner, M. J., Loftus, J., Russell, C., & Silva, R. (décembre 2017). Counterfactual fairness [Communication écrite]. 31st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA. Lien externe
Russell, C., Kusner, M. J., Loftus, J. R., & Silva, R. (décembre 2017). When Worlds Collide: Integrating Different Counterfactual Assumptions in Fairness [Communication écrite]. 31st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Red Hook, New York. USA. Lien externe
