【NeurIPS2023教程】在分布变化下建模与利用数据异质性，128页ppt

数据异质性是决定机器学习系统性能的关键因素。标准算法优化平均情况性能时，并未考虑数据内部的多样性。因此，数据来源、数据生成机制和子群体的变化导致了不可靠的决策、较差的泛化能力、不公平和错误的科学发现。仔细建模数据异质性是构建可靠数据驱动系统的必要步骤。其严谨的研究是一个新兴研究领域，涵盖了多个学科，包括统计学、因果推断、机器学习、经济学和运筹学。 在这个教程中，我们发展了一个统一视角来理解不同社区发展的不同知识脉络。我们旨在通过提供基于共享语言的统一视角来促进跨学科研究。汲取多个独立文献的精华，我们建立了异质性的分类，并介绍了考虑异质性数据的定量度量和学习算法。为了推动实证进展，我们最后讨论了验证协议和基准测试实践。 教程：