Публикации по теме 'causality'
Причинно-следственный вывод, часть 8: Инструментальный анализ переменных: мощная техника для причинно-следственного вывода…
Мощный метод причинно-следственного вывода, понимания его предположений и приложений в науке о данных.
Введение
В науке о данных понимание причинно-следственных связей имеет решающее значение для создания точных прогнозов и принятия эффективных мер. Однако вывод причинно-следственной связи из данных наблюдений может быть сложной и сложной задачей. Есть несколько ограничений и потенциальных источников смещения, которые необходимо учитывать при попытке установить причинно-следственную..
Включение причинно-следственной связи в объяснимый ИИ
Локальные объяснения с учетом причинно-следственных связей на основе LIME
Зачем нам причинность?
За последние несколько лет методы eXplainable Artificial Intelligence (XAI) переживают волну популярности из-за их способности давать понятные человеку объяснения, которые выражают обоснование моделей черного ящика, используемых системами принятия решений.
Несмотря на широкое распространение этих процедур, существенным недостатком методов XAI является предположение о независимости..
Причинно-следственный вывод для специалистов по данным: скептический взгляд
Как и почему причинно-следственный вывод нас подводит
Вступление
Цель этой публикации - показать, почему причинно-следственный вывод сложен, почему он нас не подводит и почему не помогают DAG.
Практики машинного обучения озабочены прогнозированием, но редко - объяснением. Это роскошь. Мы работаем даже над проблемами, для которых невозможно записать процесс генерации данных. Никто не верит, что модель LSTM, обученная по пьесам Шекспира, работает, потому что она приближается к..
Причинно-следственное машинное обучение для творческих идей
Структура для определения причинно-следственной связи успешных визуальных компонентов.
Авторы Billur Engin , Yinghong Lan , Grace Tang , Cristina Segalin , Kelli Griggs , Vi Iyengar
Введение
В Netflix мы хотим, чтобы наши зрители могли легко находить телешоу и фильмы, которые находят отклик и интерес. Наша творческая команда помогает в этом, разрабатывая рекламные изображения, которые лучше всего представляют каждую игру, представленную на нашей платформе. Что, если бы мы..
"О, Боже! Что такое контрфактика?» — Руководство для ученых, занимающихся элементарным причинным выводом!
ПРИЧИННЫЙ ВЫВОД
Что такое Контрфактический? - Руководство для ученых, занимающихся элементарным причинным выводом
Суть причинного вывода заключается в сравнении. Следовательно, для ученого абсолютно важно понять, определить и разработать достоверные контрфакты, что приведет к обоснованным выводам и, следовательно, к обоснованным решениям. В этой статье я объясню, что такое контрфактуальность.
Это мой второй пост о причинно-следственных связях. В моем первом посте я..
Интерпретируемость машинного обучения: раскрытие черного ящика
Введение:
Модели машинного обучения произвели революцию в различных отраслях, позволив нам делать прогнозы, получать информацию и автоматизировать сложные задачи. Однако одной из основных проблем со многими алгоритмами машинного обучения является присущее им отсутствие интерпретируемости. Такие модели, как глубокие нейронные сети, часто называют «черными ящиками», потому что понимание их процесса принятия решений может быть неуловимым. Это отсутствие интерпретируемости вызывает..
Причинно-следственный вывод, часть 7: Методы синтетического контроля: мощная техника для вывода причинно-следственных связей в…
Мощный метод для вывода причинно-следственных связей из данных наблюдений, понимания реализации, применения и ограничений в науке о данных.
Введение
В науке о данных понимание причинно-следственных связей имеет решающее значение для создания точных прогнозов и принятия эффективных мер. Однако вывод причинно-следственной связи из данных наблюдений может быть сложной и сложной задачей. Есть несколько ограничений и потенциальных источников смещения, которые необходимо учитывать при..
