В открытом доступе лежит большой PDF по causal inference на стыке ML, статистики и AI.
Applied Causal Inference Powered by ML and AI - это 496-страничная книга от Victor Chernozhukov, Christian Hansen, Nathan Kallus, Martin Spindler и Vasilis Syrgkanis. На arXiv она описана как введение в связку machine learning и causal inference.
Внутри разбираются structural equation models, DAG, structural causal models и Double / Debiased Machine Learning, то есть методы, которые помогают отвечать не только на вопрос “что модель предсказывает?”, но и на вопрос “что реально влияет?”.
Это полезно, если вы работаете с экспериментами, A/B-тестами, продуктовой аналитикой, эконометрикой, рекомендациями или ML-моделями, где важно отличать корреляцию от причинного эффекта.
Сильная тема для тех, кто уже устал от “модель нашла закономерность” и хочет понимать, можно ли на этой закономерности принимать решения.
PDF: http://arxiv.org/abs/2403.02467
#ML #DataScience #Algorithms #Statistics
Applied Causal Inference Powered by ML and AI - это 496-страничная книга от Victor Chernozhukov, Christian Hansen, Nathan Kallus, Martin Spindler и Vasilis Syrgkanis. На arXiv она описана как введение в связку machine learning и causal inference.
Внутри разбираются structural equation models, DAG, structural causal models и Double / Debiased Machine Learning, то есть методы, которые помогают отвечать не только на вопрос “что модель предсказывает?”, но и на вопрос “что реально влияет?”.
Это полезно, если вы работаете с экспериментами, A/B-тестами, продуктовой аналитикой, эконометрикой, рекомендациями или ML-моделями, где важно отличать корреляцию от причинного эффекта.
Сильная тема для тех, кто уже устал от “модель нашла закономерность” и хочет понимать, можно ли на этой закономерности принимать решения.
PDF: http://arxiv.org/abs/2403.02467
#ML #DataScience #Algorithms #Statistics