Публикации по теме 'causality'


Причинно-следственная связь, контрфактические теории и воображение ИИ
Как причинность может помочь улучшить состояние машинного «воображения»? За последние несколько месяцев в прессе появилось огромное количество сообщений о невероятных достижениях в преобразовании текста в изображение. Эти модели могут генерировать изображения на уровне человека на основе введенного пользователем текстового приглашения и являются частью новой волны современных алгоритмов создания изображений. Трудно не впечатлиться способностью машины извлекать такие детали из простых..
Причинно-следственный вывод, часть 9: Дизайн разрыва регрессии для причинно-следственного вывода в науке о данных
RDD как надежный подход к причинно-следственному выводу, понимание его реализации, применения и ограничений 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..
Распутывание причинно-следственной связи: путешествие через причинно-следственные выводы и выводы, основанные на данных
Введение в причинный вывод: раскрытие скрытых связей Причинно-следственный вывод — это интеллектуальный компас, который ведет специалистов по данным через запутанный лабиринт отношений, скрытых внутри данных. Это искусство выявления причинно-следственных связей в сложной паутине наблюдений, подобное расшифровке тонких нитей, формирующих мир вокруг нас. Точно так же, как детектив распутывает тайны, причинно-следственные выводы позволяют ученым, работающим с данными, исследовать..
Причинно-следственные связи через оператор Do
Перевод наблюдений в интервенции Это 3-я статья из серии о причинных эффектах . В последнем посте мы рассмотрели набор практических подходов к оценке эффектов с помощью показателей склонности. Однако недостатком этих подходов является то, что они не учитывают неизмеряемые искажающие факторы. К концу этой статьи мы увидим, как мы можем преодолеть этот недостаток. Но сначала нам нужно сделать шаг назад и пересмотреть наши представления о причинно-следственных связях . Ключевые..
Краткая заметка о причинно-следственных связях в экономике и маркетинге
Я обнаружил, что постоянно рассылаю эту статью Хэла Вэриана своим коллегам, так что я мог бы также написать резюме, чтобы возбудить их аппетит и привлечь немного более широкую аудиторию. Цель этой статьи — познакомить читателей, знакомых с машинным обучением, с принципом вывода о причинно-следственных связях и с тем, как машинное обучение может помочь в улучшении контрфактов . Проблема Мотивация Представьте, что вы хотите знать, следует ли вам продолжать или повторять..
Причинно-следственная связь на практике в CreativeLift: поиск креативных идей для видеорекламы
Платформа для поиска креативов, повышающих эффективность рекламы. В этом посте мы рассмотрим структуру причинно-следственного вывода для поиска лучших творческих идей для рекламы. Мы начнем с раздела постановка задачи , где мы также прямо покажем подводные камни использования моделей машинного обучения. В разделе Подход CreativeLift мы обсуждаем общий конвейер, включая обработку данных и выбор ковариатов. Наконец, мы говорим об особенностях нашей процедуры оценки эффекта в..
Причинно-следственный вывод, часть 3: оценка причинно-следственных связей с помощью регрессионных моделей: наука о данных…
Регрессионный анализ для причинно-следственного вывода: понимание его реализации, применения и лучших практик 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..