Artwork

Treść dostarczona przez scott cunningham and Scott cunningham. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez scott cunningham and Scott cunningham lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

S3E21: Ashesh Rambachan, Predictive Algorithms and Causal Inference, MIT

1:16:44
 
Udostępnij
 

Manage episode 423043287 series 3343922
Treść dostarczona przez scott cunningham and Scott cunningham. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez scott cunningham and Scott cunningham lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Greetings listeners! It is a pleasure to introduce this week’s guest on the podcast, Ashesh Rambachan, an assistant professor of economics at MIT. I wanted to talk to Ashesh for two main reasons. First, because I wanted to, and second, because I was aware of some of his recent work in econometrics. His recent article on evaluating the fragility of parallel trends in difference-in-differences just came out in the Review of Economic Studies. I’m also intrigued by his work with Sendhil Mullainathan on machine learning, algorithmic fairness as well as generative AI. Having a specialist in both causal inference, artificial intelligence and machine learning is rare, so I thought sitting down with him to learn more about his story would be a lot of fun, not just for me, but for others too. With that said, here you go! I hope you enjoy the interview! Thank you again for all your support!

Scott's Substack is a reader-supported publication. To receive new posts and support my work, consider becoming a free or paid subscriber.

Get full access to Scott's Substack at causalinf.substack.com/subscribe

  continue reading

104 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 423043287 series 3343922
Treść dostarczona przez scott cunningham and Scott cunningham. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez scott cunningham and Scott cunningham lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Greetings listeners! It is a pleasure to introduce this week’s guest on the podcast, Ashesh Rambachan, an assistant professor of economics at MIT. I wanted to talk to Ashesh for two main reasons. First, because I wanted to, and second, because I was aware of some of his recent work in econometrics. His recent article on evaluating the fragility of parallel trends in difference-in-differences just came out in the Review of Economic Studies. I’m also intrigued by his work with Sendhil Mullainathan on machine learning, algorithmic fairness as well as generative AI. Having a specialist in both causal inference, artificial intelligence and machine learning is rare, so I thought sitting down with him to learn more about his story would be a lot of fun, not just for me, but for others too. With that said, here you go! I hope you enjoy the interview! Thank you again for all your support!

Scott's Substack is a reader-supported publication. To receive new posts and support my work, consider becoming a free or paid subscriber.

Get full access to Scott's Substack at causalinf.substack.com/subscribe

  continue reading

104 odcinków

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi