Prof. Dr. Niki Kilbertus

Fakultät

Informatik

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Niki Kilbertus und sein Team erforschen Interaktionen zwischen Algorithmen des maschinellen Lernens und Menschen im Hinblick auf ethische Konsequenzen und der Zuverlässigkeit dieser Systeme. Insbesondere interessieren wir uns dabei auch dafür, wie man kausale Effekte in automatisierten Entscheidungsprozessen anhand von Beobachtungsdaten erkennen und quantifizieren kann.

Niki Kilbertus und sein Team erforschen Interaktionen zwischen Algorithmen des maschinellen Lernens und Menschen im Hinblick auf ethische Konsequenzen und der Zuverlässigkeit dieser Systeme. Insbesondere interessieren wir uns dabei auch dafür, wie man kausale Effekte in automatisierten Entscheidungsprozessen anhand von Beobachtungsdaten erkennen und quantifizieren kann.

Hron J, Krauth K, Jordan MI, Kilbertus N: "On component interactions in two-stage recommender systems”.  Advances in Neural Information Processing Systems. 2021.

Abstract

Kilbertus N, Kusner MJ, Silva R: "A class of algorithms for general instrumental variable models”. Advances in Neural Information Processing Systems. 2020.

Abstract

Kilbertus N, Gomez-Rodriguez M, Schölkopf B, Muandet K, Valera I: "Fair decisions despite imperfect predictions”. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. 2020.

Abstract

Kilbertus N, Gascón A, Kusner MJ, Veale M, Gummadi KP, Weller A: “Blind Justice: Fairness with Encrypted Sensitive Attributes”. International Conference on Machine Learning. 2018.

Abstract

Kilbertus N, Gascón A, Kusner MJ, Veale M, Gummadi KP, Weller A: “Blind Justice: Fairness with Encrypted Sensitive Attributes”. International ConferenceKilbertus, N, Rojas-Carulla M, Parascandolo G, Hardt M, Janzing D, Schölkopf B: “Avoiding discrimination through causal reasoning”. Advances in Neural Information Processing Systems. 2017.

Abstract