<div dir="ltr">Heads-up Autonians:<div><br></div><div>Maria will be giving her thesis proposal talk tomorrow at 2pm in our area (NSH 3305).</div><div>Please come and enjoy a fun talk, and support one of our own going through this important </div><div>stage of their career.</div><div><br></div><div>Cheers</div><div>Artur<br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Michelle E Wirtz</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:mwirtz@andrew.cmu.edu">mwirtz@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Thu, Jan 30, 2020 at 11:25 AM<br>Subject: Thesis Proposal - Maria De Arteaga Gonzalez - Wednesday, February 5 at 2pm - NSH 3305<br>To: <a href="mailto:heinz-faculty@lists.andrew.cmu.edu">heinz-faculty@lists.andrew.cmu.edu</a> <<a href="mailto:heinz-faculty@lists.andrew.cmu.edu">heinz-faculty@lists.andrew.cmu.edu</a>>, <a href="mailto:heinz-phd@lists.andrew.cmu.edu">heinz-phd@lists.andrew.cmu.edu</a> <<a href="mailto:heinz-phd@lists.andrew.cmu.edu">heinz-phd@lists.andrew.cmu.edu</a>>, Artur W. Dubrawski <<a href="mailto:awd@andrew.cmu.edu">awd@andrew.cmu.edu</a>>, Roni Rosenfeld <<a href="mailto:roni@cs.cmu.edu">roni@cs.cmu.edu</a>>, <a href="mailto:adam.kalai@microsoft.com">adam.kalai@microsoft.com</a> <<a href="mailto:adam.kalai@microsoft.com">adam.kalai@microsoft.com</a>><br></div><br><br>





<div bgcolor="white" lang="EN-US" link="blue" vlink="purple">
<div class="m_-5016042963279251728WordSection1">
<p class="MsoNormal"><span style="color:windowtext">Hi all,<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="color:windowtext">Please join us on Wednesday, February 5, 2020 in Newell-Simon Hall Room 3305 at 2pm when Maria De Arteaga
</span>Gonzalez<span style="color:windowtext"> will be presenting her thesis proposal.<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="color:windowtext">Title:</span></b><span style="color:windowtext"> Machine Learning in High-Stakes Settings: Risks
</span>and Opportunities<span style="color:windowtext"><u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="color:windowtext">Thesis committee: </span></b>Artur Dubrawski (co-chair), Alexandra Chouldechova (co-chair), Roni Rosenfeld, Adam Kalai (Microsoft Research)<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none"><b><span style="color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none"><b><span style="color:windowtext">Thesis proposal abstract:<u></u><u></u></span></b></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt">Machine learning (ML) is increasingly being used to support decision-making in critical settings, where predictions have potentially grave implications over human lives. Examples include healthcare, hiring, child
 welfare, and the criminal justice system. In this thesis, I study the risks and opportunities of machine learning in high-stakes settings. In the first chapter I focus on opportunities of ML to support experts' decisions when dealing with high-resolution multivariate
 data--a type of data that is particularly hard for humans to interpret--. I propose methodology to discover latent complex multivariate correlation structures and illustrate its use in two different domains: (1) identification of radioactive threats in nuclear
 physics, and (2) prediction of neurological recovery of comatose patients in healthcare. In the second chapter, focused on algorithmic fairness, I demonstrate how societal biases encoded in historical data may be reproduced and amplified by ML models, and
 introduce a new algorithm to mitigate biases without assuming access to protected attributes. Finally, in the third chapter I characterize challenges that arise from the limitations of available labels in decision support contexts, such as the selective labels
 problem and omitted payoff bias, and propose methodology to estimate and leverage human consistency to improve algorithmic decision making. <b><span style="color:#1f497d"><u></u><u></u></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><b><i><u></u> <u></u></i></b></p>
<p class="MsoNormal"><b>Link to paper:<i> </i></b><a href="https://www.dropbox.com/s/0sedkolbwim23x9/PhD_Proposal_DeArteaga.pdf?dl=0" target="_blank">https://www.dropbox.com/s/0sedkolbwim23x9/PhD_Proposal_DeArteaga.pdf?dl=0</a><u></u><u></u></p>
</div>
</div>

</div></div></div>