Sleepiotm是一种数字手机和网络平台，使用认知行为疗法（CBT）的技术来改善睡眠困难患者的睡眠。作为此过程的一部分，Sleepio捕获了有关已处理此类数据的用户睡眠行为的数据。对于神经网络，数据的规模是训练可转换为实际临床实践的有意义模型的机会。与创建和利用Sleepio的Therapeutics公司Big Health合作，我们分析了401,174个睡眠日记的随机样本中的数据，并建立了一个神经网络，以个性化的方式对每个人的睡眠行为和睡眠质量进行建模。我们证明，该神经网络比过去10天的行为预测个人的睡眠质量比标准统计方法更准确。我们比较代表各种场景的各种超参数设置中的模型性能。我们进一步表明，神经网络可用于提出个性化建议，以了解用户应遵循的睡眠习惯以最大程度地提高睡眠质量，并证明这些建议比标准方法生成的建议要好得多。我们最终表明，神经网络可以解释给每个参与者的建议，并计算每个预测的置信区间，所有这些预测对于临床医生能够在临床实践中采用这种工具至关重要。

在本文中，我们提出了一种方法，用于预测社交媒体对等体之间的信任链接，其中一个是在多识别信任建模的人工智能面积。特别是，我们提出了一种数据驱动的多面信任信任建模，该信任建模包括许多不同的特征以进行全面分析。我们专注于展示类似用户的聚类如何实现关键新功能：支持更个性化的，从而为用户提供更准确的预测。在信任感知项目推荐任务中说明，我们在大yelp数据集的上下文中评估所提出的框架。然后，我们讨论如何提高社交媒体的可信关系的检测可以帮助在最近爆发的社交网络环境中支持在线用户的违法行为和谣言的传播。我们的结论是关于一个特别易受资助的用户基础，老年人的反思，以说明关于用户组的推理价值，期望通过通过数据分析获得的洞察力集成已知偏好的一些未来方向。

In contrast to the rapid digitalization of several industries, agriculture suffers from low adoption of smart farming tools. While AI-driven digital agriculture tools can offer high-performing predictive functionalities, they lack tangible quantitative evidence on their benefits to the farmers. Field experiments can derive such evidence, but are often costly, time consuming and hence limited in scope and scale of application. To this end, we propose an observational causal inference framework for the empirical evaluation of the impact of digital tools on target farm performance indicators (e.g., yield in this case). This way, we can increase farmers' trust via enhancing the transparency of the digital agriculture market and accelerate the adoption of technologies that aim to secure farmer income resilience and global agricultural sustainability. As a case study, we designed and implemented a recommendation system for the optimal sowing time of cotton based on numerical weather predictions, which was used by a farmers' cooperative during the growing season of 2021. We then leverage agricultural knowledge, collected yield data, and environmental information to develop a causal graph of the farm system. Using the back-door criterion, we identify the impact of sowing recommendations on the yield and subsequently estimate it using linear regression, matching, inverse propensity score weighting and meta-learners. The results reveal that a field sown according to our recommendations exhibited a statistically significant yield increase that ranged from 12% to 17%, depending on the method. The effect estimates were robust, as indicated by the agreement among the estimation methods and four successful refutation tests. We argue that this approach can be implemented for decision support systems of other fields, extending their evaluation beyond a performance assessment of internal functionalities.

关于日益增长的直播媒介的一种普遍信念是，其价值在于其“实时”组成部分。我们通过比较实时事件需求的价格弹性如何在直播中和之后的生活中进行了比较，从而研究了这种信念。我们使用来自大型直播平台的独特且丰富的数据来做到这一点，该数据使消费者可以在流中期后购买录制版本的直播版本。在我们背景下的一个挑战是，存在高维混杂因素，其与治疗政策（即价格）和兴趣结果（即需求）的关系是复杂的，并且仅部分知道。我们通过使用广义正交随机森林框架来解决这一挑战，以进行异质治疗效果估计。我们发现在整个事件生命周期中，需求价格弹性的时间弹性都显着。具体而言，随着时间的流逝，需求变得越来越敏感，直到直播一天，那天就变成了无弹性。在生活后的时期，对录制版本的需求仍然对价格敏感，但远低于在播放前的时期。我们进一步表明，价格弹性的这种时间变化是由此类事件固有的质量不确定性以及在直播过程中与内容创建者进行实时互动的机会所驱动的。

最近，移动健康（MHealth）信息服务的使用增长，这些信息提供了有关改善体育活动的丰富指南。这些丰富的指南源于考虑各种个人行为因素，这些因素通常会偏离用户的健康状况。行为因素包括改变健身偏好，依从性问题以及对未来健身结果的不确定性，这可能都导致MHealth信息服务质量的下降。由于用户健康状况的动态，这些MHealth信息服务中有许多提供了有限的健身指南。本文使用深度强化学习寻求一种自适应方法，以提出个性化的体育活动建议，这是从回顾性的体育活动数据中学到的，并可以模拟现实的行为轨迹。我们基于有关体育活动的科学知识来为MHealth信息服务系统构建实时交互模型，以评估其运动表现。体育活动绩效评估模型用于考虑适应性和疲劳效果的最佳运动强度，以避免缺乏运动或超负荷。短期活动计划是使用深入的强化学习和个人健康状况随着时间而变化的。使用此方法，我们可以根据实际实施行为动态更新体育活动建议策略。通过与其他基准政策进行比较，我们基于DRL的推荐政策得到了验证。实验结果表明，这种自适应学习算法可以将推荐性能提高到4.13％以上。

基于签名的技术使数学洞察力洞悉不断发展的数据的复杂流之间的相互作用。这些见解可以自然地转化为理解流数据的数值方法，也许是由于它们的数学精度，已被证明在数据不规则而不是固定的情况下分析流的数据以及数据和数据的尺寸很有用样本量均为中等。了解流的多模式数据是指数的：$ d $ d $的字母中的$ n $字母中的一个单词可以是$ d^n $消息之一。签名消除了通过采样不规则性引起的指数级噪声，但仍然存在指数量的信息。这项调查旨在留在可以直接管理指数缩放的域中。在许多问题中，可伸缩性问题是一个重要的挑战，但需要另一篇调查文章和进一步的想法。这项调查描述了一系列环境集足够小以消除大规模机器学习的可能性，并且可以有效地使用一小部分免费上下文和原则性功能。工具的数学性质可以使他们对非数学家的使用恐吓。本文中介绍的示例旨在弥合此通信差距，并提供从机器学习环境中绘制的可进行的工作示例。笔记本可以在线提供这些示例中的一些。这项调查是基于伊利亚·雪佛兰（Ilya Chevryev）和安德烈·科米利津（Andrey Kormilitzin）的早期论文，它们在这种机械开发的较早时刻大致相似。本文说明了签名提供的理论见解是如何在对应用程序数据的分析中简单地实现的，这种方式在很大程度上对数据类型不可知。

我们介绍了概率等级和奖励模型（PRR），这是一个可扩展的概率模型，用于个性化的Slate建议。我们的模型允许在以下无处不在的推荐系统方案中对用户兴趣的最新估计：向用户显示了k个建议的板岩，用户最多可以选择这些K项目中的一个。推荐系统的目标是找到用户最感兴趣的K项目，以最大程度地提高用户与Slate交互的可能性。我们的贡献是表明，我们可以通过结合奖励（无论是否单击板岩，以及等级）而更有效地学习建议成功的可能性。我们的方法比仅使用奖励和仅使用等级的用户偏好方法的盗销方法更有效地学习。它还提供了与独立的逆点分数方法相似或更好的估计性能，并且更可扩展。我们的方法是在大量数据集中的速度和准确性方面的最高速度，最多100万个项目。最后，我们的方法允许快速交付由最大内部产品搜索（MIPS）提供动力的建议，使其适用于极低的延迟域，例如计算广告。

许多现代的顺序推荐系统使用深层神经网络，可以有效地估计项目的相关性，但需要大量时间进行训练。慢速培训增加了费用，阻碍了产品开发时间表，并防止该模型定期更新以适应不断变化的用户偏好。培训这样的顺序模型涉及对过去的用户互动进行适当采样以创建现实的培训目标。现有的培训目标有局限性。例如，下一个项目预测永远不会将序列的开头用作学习目标，从而可能丢弃有价值的数据。另一方面，Bert4Rec使用的项目掩盖仅与顺序建议的目标无关。因此，它需要更多的时间来获得有效的模型。因此，我们提出了一个基于新颖的序列训练目标采样，以解决这两个局限性。我们将我们的方法应用于最近和最新的模型架构，例如Gru4Rec，Caser和Sasrec。我们表明，通过我们的方法增强的模型可以实现超过或非常接近bert4rec的状态的性能，但训练时间却少得多。

通常使用参数模型进行经验领域的参数估计，并且此类模型很容易促进统计推断。不幸的是，它们不太可能足够灵活，无法充分建模现实现象，并可能产生偏见的估计。相反，非参数方法是灵活的，但不容易促进统计推断，并且仍然可能表现出残留的偏见。我们探索了影响功能（IFS）的潜力（a）改善初始估计器而无需更多数据（b）增加模型的鲁棒性和（c）促进统计推断。我们首先对IFS进行广泛的介绍，并提出了一种神经网络方法“ Multinet”，该方法使用单个体系结构寻求合奏的多样性。我们还介绍了我们称为“ Multistep”的IF更新步骤的变体，并对不同方法提供了全面的评估。发现这些改进是依赖数据集的，这表明所使用的方法与数据生成过程的性质之间存在相互作用。我们的实验强调了从业人员需要通过不同的估计器组合进行多次分析来检查其发现的一致性。我们还表明，可以改善“自由”的现有神经网络，而无需更多数据，而无需重新训练。

在这项工作中，我们提出了一种使用位置偏差模型来确定性记录策略的新型方法。该技术大大扩大了可以使用OPE的策略。我们使用有关行业规模数据的两个不同的实验来验证该技术。OPE结果显然与在线结果密切相关，并且存在一些持续的偏见。估算器要求检查模型是对真实用户行为的合理准确近似。

This work shows how to leverage causal inference to understand the behavior of complex learning systems interacting with their environment and predict the consequences of changes to the system. Such predictions allow both humans and algorithms to select the changes that would have improved the system performance. This work is illustrated by experiments on the ad placement system associated with the Bing search engine.

本文介绍了一个集成预测方法，通过减少特征和模型选择假设来显示M4Competitiation数据集的强劲结果，称为甜甜圈（不利用人为假设）。我们的假设减少，主要由自动生成的功能和更多样化的集合模型组成，显着优于Montero-Manso等人的统计特征的集合方法FForma。 （2020）。此外，我们用长短期内存网络（LSTM）AutoEncoder调查特征提取，并发现此类特征包含传统统计特征方法未捕获的重要信息。合奏加权模型使用LSTM功能和统计功能准确地结合模型。特征重要性和交互的分析表明，单独的统计数据的LSTM特征略有优势。聚类分析表明，不同的基本LSTM功能与大多数统计特征不同。我们还发现，通过使用新模型增强合奏来增加加权模型的解决方案空间是加权模型学习使用的东西，解释了准确性的一部分。最后，我们为集合的最佳组合和选择提供了正式的前后事实分析，通过M4数据集的线性优化量化差异。我们还包括一个简短的证据，模型组合优于模型选择，后者。

我们提出了一种通用公式，用于具有临床生存数据的设置中连续治疗建议问题，我们称之为深层生存剂量反应函数（DEEPSDRF）。也就是说，我们认为学习条件平均剂量反应（CADR）的问题仅来自历史数据，在历史数据中，观察到的因素（混杂因素）都会影响观察到的治疗和事件时间结果。DEEPSDRF的估计治疗效果使我们能够开发出针对选择偏差的校正的推荐算法。我们比较了基于随机搜索和强化学习的两种推荐方法，并在患者结局方面发现了相似的表现。我们在广泛的仿真研究和EICU研究所（ERI）数据库中测试了DeepSDRF和相应的推荐剂。据我们所知，这是首次使用因果模型来解决医疗环境中观察数据的连续治疗效果。

机器学习渗透到许多行业，这为公司带来了新的利益来源。然而，在人寿保险行业中，机器学习在实践中并未被广泛使用，因为在过去几年中，统计模型表明了它们的风险评估效率。因此，保险公司可能面临评估人工智能价值的困难。随着时间的流逝，专注于人寿保险行业的修改突出了将机器学习用于保险公司的利益以及通过释放数据价值带来的利益。本文回顾了传统的生存建模方法论，并通过机器学习技术扩展了它们。它指出了与常规机器学习模型的差异，并强调了特定实现在与机器学习模型家族中面对审查数据的重要性。在本文的补充中，已经开发了Python库。已经调整了不同的开源机器学习算法，以适应人寿保险数据的特殊性，即检查和截断。此类模型可以轻松地从该SCOR库中应用，以准确地模拟人寿保险风险。

在过去几十年中，已经提出了各种方法，用于估计回归设置中的预测间隔，包括贝叶斯方法，集合方法，直接间隔估计方法和保形预测方法。重要问题是这些方法的校准：生成的预测间隔应该具有预定义的覆盖水平，而不会过于保守。在这项工作中，我们从概念和实验的角度审查上述四类方法。结果来自各个域的基准数据集突出显示从一个数据集中的性能的大波动。这些观察可能归因于违反某些类别的某些方法所固有的某些假设。我们说明了如何将共形预测用作提供不具有校准步骤的方法的方法的一般校准程序。

Real-time individual endpoint prediction has always been a challenging task but of great clinic utility for both patients and healthcare providers. With 6,879 chronic kidney disease stage 4 (CKD4) patients as a use case, we explored the feasibility and performance of gated recurrent units with decay that models Weibull probability density function (GRU-D-Weibull) as a semi-parametric longitudinal model for real-time individual endpoint prediction. GRU-D-Weibull has a maximum C-index of 0.77 at 4.3 years of follow-up, compared to 0.68 achieved by competing models. The L1-loss of GRU-D-Weibull is ~66% of XGB(AFT), ~60% of MTLR, and ~30% of AFT model at CKD4 index date. The average absolute L1-loss of GRU-D-Weibull is around one year, with a minimum of 40% Parkes serious error after index date. GRU-D-Weibull is not calibrated and significantly underestimates true survival probability. Feature importance tests indicate blood pressure becomes increasingly important during follow-up, while eGFR and blood albumin are less important. Most continuous features have non-linear/parabola impact on predicted survival time, and the results are generally consistent with existing knowledge. GRU-D-Weibull as a semi-parametric temporal model shows advantages in built-in parameterization of missing, native support for asynchronously arrived measurement, capability of output both probability and point estimates at arbitrary time point for arbitrary prediction horizon, improved discrimination and point estimate accuracy after incorporating newly arrived data. Further research on its performance with more comprehensive input features, in-process or post-process calibration are warranted to benefit CKD4 or alike terminally-ill patients.

我们考虑基于活动的运输模拟器的校准和不确定性分析问题。基于活动的模型（ABM）依靠单个旅行者行为的统计模型来预测大都市地区的高阶旅行模式。输入参数通常是使用最大似然从旅行者调查中估算的。我们开发了一种使用高斯工艺模拟器使用流量流数据校准这些参数的方法。我们的方法扩展了传统的模拟器，以处理运输模拟器的高维和非平稳性。我们介绍了一个深度学习维度降低模型，该模型与高斯工艺模型共同估计以近似模拟器。我们使用几个模拟示例以及校准伊利诺伊州布卢明顿的关键参数来证明方法。

预测模型可以表现出对培训数据的敏感性：训练数据中的微小变化可以产生在测试时间期间为单个数据点分配相互矛盾的预测的模型。在这项工作中，我们研究了推荐系统中的这种敏感性，其中用户的建议在其他无关用户的交互中受到较小的扰动的巨大改变。我们介绍了推荐系统的稳定性度量，称为等级列表灵敏度（RLS），该量度衡量了由于培训数据中的扰动而导致的测试时间变化时在测试时间变化时如何生成的等级列表。我们开发了一种方法，即Casper，该方法使用级联效应来识别最小和系统的扰动，以在推荐系统中诱导更高的不稳定性。四个数据集的实验表明，推荐模型对引入或通过Casper引入的次要扰动过于敏感 - 甚至将一个用户的一个随机交互扰动会大大更改所有用户的建议列表。重要的是，借助Casper扰动，这些模型比高准确性的使用者（即那些接受低质量建议的人）为低临界用户（即那些接受低质量建议的人）产生更多的不稳定建议。

推荐系统，为用户提供个性化建议，为当今的许多社交媒体，电子商务和娱乐提供动力。但是，已知这些系统可以从各种角度从智力上隔离用户，或引起过滤气泡。在我们的工作中，我们表征和减轻了这种过滤器气泡效应。我们通过根据其用户 - 项目交互历史记录对各种数据点进行分类，并使用众所周知的Tracin方法对彼此的影响进行分类。最后，我们通过仔细地重新训练我们的建议系统来减轻这种过滤器气泡效果而不会损害精度。

在称为RNN（p）的几个时间滞后的复发神经网络是自然回归ARX（P）模型的自然概括。当不同的时间尺度会影响给定现象时，它是一种强大的预测工具，因为它发生在能源领域，每小时，每日，每周和每年的互动并存。具有成本效益的BPTT是RNN的学习算法的行业标准。我们证明，当训练RNN（P）模型时，其他学习算法在时间和空间复杂性方面都更加有效。我们还介绍了一种新的学习算法，即树木重组的重组学习，该算法利用了展开网络的树表示，并且似乎更有效。我们提出了RNN（P）模型的应用，以在每小时规模上进行功耗预测：实验结果证明了所提出的算法的效率以及所选模型在点和能源消耗的概率预测中实现的出色预测准确性。