Mateusz Olko jest doktorantem na Uniwersytecie Warszawskim (Szkoła Doktorska Nauk Ścisłych i Przyrodniczych) oraz w IDEAS NCBR. Uzyskał tytuł licencjata i magistra informatyki na Uniwersytecie Warszawskim, specjalizując się w uczeniu maszynowym. Bada zagadnienia związane z przyczynowym uczeniem maszynowym oraz odkrywaniem zależności przyczynowych. Szczególnie interesuje się ich powiązaniami z uczeniem głębokim. Szerzej, Mateusz zajmuje się wnioskowaniem oraz tym, w jaki sposób systemy uczące się mogą lepiej wykorzystywać strukturę problemów i wspierać proces podejmowania decyzji. Jego badania zostały docenione na czołowych konferencjach sztucznej inteligencji, takich jak NeurIPS i ICML.
Google Scholar