Публикации по теме 'causality'


Наука и искусство причинности (часть 2)
Давайте поставим себя на место детектива и исследуем причинно-следственные связи. Как мы видели в первой части этой статьи, состоящей из двух частей, измерение причинно-следственного эффекта имеет решающее значение для получения правильных выводов, потому что каждый ваш выбор или решение, которое вы принимаете, обычно являются результатом ожидаемых причинно-следственных связей. Например: Индивидуальный выбор: Если я стану веганом, я уменьшу свой экологический след. Если я..
Что такое причинно-следственный вывод и как он может помочь нам избежать неправильных толкований?
Цели этой статьи — представить основы причинно-следственного вывода, изучить примеры того, как таблица данных может быть легко неверно истолкована, и обсудить, как специалист по данным может интегрировать причинно-следственный вывод в конвейер машинного обучения. Основным справочным материалом для этой статьи является книга Перла, Глимура и Джуэлла «Причинно-следственные связи в статистике: учебник для начинающих» . Дополнительная библиография и ссылки представлены в конце этой..
Как понять мир причинности
Причинность — обширная и сложная область. Вот карта, которая поможет вам понять это. Мир причинно-следственных связей можно разделить на две основные области: Основная часть причинно-следственного вывода. Причинно-следственный вывод связан с пониманием последствий предпринимаемых вами действий. Причинно-следственный вывод предоставляет инструменты, которые позволяют изолировать и рассчитать эффект изменения в системе, даже если это изменение никогда не происходило на практике...
Необходимость причинного вывода
Причинный вывод Необходимость причинного вывода Исследуйте простую причину, по которой мы должны иметь дело с причинно-следственными связями Одной из последних тенденций в области машинного обучения является концепция причинного вывода или причинности . Короче говоря, он должен отвечать на такие вопросы, как: Каково влияние одной характеристики (называемой лечением) на другую характеристику (называемую реакцией или результатом)? Причинный вывод ни в коем случае не..
Лучшие темы Твиттера от специалистов по данным № 14
В тренде на этой неделе: важность интерпретируемого человеком машинного обучения; Почему ML борется с причинно-следственными связями; 141 прогноз кибербезопасности; Полное руководство по успешному прохождению собеседований по программированию для специалистов по данным! Каждую неделю мы анализируем самые обсуждаемые темы в Твиттере от влиятельных лиц в области науки о данных и искусственного интеллекта. Следующие темы, URL-адреса, ресурсы и твиты были автоматически извлечены с..
Помимо корреляции: причинно-следственный вывод
Литературный обзор Что такое причинно-следственный вывод? Причинный вывод — это процесс ответов на вопросы типа «почему». это означает определение причин, по которым переменная существует или каким-то образом манипулируется. Эта связь намного сильнее, чем корреляция. Корреляции — это просто коэволюция переменных в течение длительного периода времени. Но в случае причинности одной коэволюции недостаточно. Возьмем следующий пример: школа хочет повысить оценки своих учеников на..
Почему важно понимать причинно-следственную модель для специалистов по данным?
Специалистам по данным важно понимать причинно-следственные модели, потому что причинность играет решающую роль в понимании того, как изменения одной переменной влияют на другую переменную. В контексте науки о данных понимание причинно-следственных связей между переменными имеет решающее значение для построения точных и надежных прогностических моделей, принятия обоснованных решений и проверки гипотез. Причинно-следственная модель позволяет исследователям данных понять основные механизмы,..