Публикации по теме 'causality'


Опасности внедрения корреляции в процесс принятия решений
Рикардо Баэса-Йейтс и Карлос Эскапа Equivant — американская консалтинговая компания, которая предоставляет программное обеспечение и услуги для правоохранительных органов и судебных процессов. Они владеют программным продуктом под названием COMPAS, который использовался для прогнозирования рецидивизма среди правонарушителей. В мае 2016 года некоммерческая служба новостей ProPublica отметила COMPAS как расово предвзятую и жестоко карающую по отношению к афроамериканцам. Проблема..
Причинный вывод - Часть VII - d-разделение
Причинный вывод d-разделение Это седьмой пост из серии, в которой мы прорабатываем Причинный вывод в статистике - красивое учебное пособие, соавтором которого является сам Judea Pearl . Вы можете найти предыдущий пост здесь и весь соответствующий код Python в сопутствующем репозитории GitHub: DataForScience / Причинность Как причины приводят к следствиям? Можете ли вы связать причину, приведшую к наблюдаемому результату? Большие данные..
Причинно-следственный вывод, часть 10: оценка причинно-следственных связей с помощью разницы в различиях: наука о данных…
Глубоководная защита как мощный инструмент для оценки причинных эффектов на основе данных наблюдений, обзор применения, проблемы и передовой опыт. 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..
Причинный вывод
Оптимизация логистики: оптимизация местоположения водителей доставки с помощью причинно-следственной связи GitHub — natyrix/Causal-Inference: Оптимизация логистики: Оптимизация местоположения водителей доставки… Оптимизация логистики: Оптимизация местоположения водителей доставки с помощью причинно-следственной связи Содержание Этот репозиторий… github.com Клиентом этой недели является ZDelivery. Работайте со своими данными, чтобы..
Печально известная причинность против корреляции
Причинно-следственная связь и корреляция. Мы слышали об этих двух словах больше, чем можем сосчитать за всю свою жизнь. Корреляция стала общепризнанным братом этих двух вещей, который выставлялся напоказ уже много лет. Причинность, с другой стороны, пережила много трудных времен. Причинная связь - это ключ, открывающий дверь эксперимента, объяснение тайны. Но корреляция - это более простой вывод, который просто констатирует, что существует класс ключей, которые потенциально..
Причинные рассуждения в машинном обучении
Расследование некоторых основных ограничений, с которыми сталкиваются системы на базе искусственного интеллекта Вступление Благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) мы теперь можем использовать технологии машинного обучения и глубокого обучения как в академических, так и в коммерческих приложениях. Хотя, полагаясь только на корреляции между различными функциями, возможно, можно сделать неправильные выводы, поскольку корреляция не обязательно..
Как алгоритмы машинного обучения могут улучшить причинно-следственную связь?
Как алгоритмы машинного обучения могут улучшить причинно-следственную связь? Обнаружение причинно-следственных связей с помощью инструментов причинного моделирования В последние годы алгоритмы машинного обучения пользуются большим успехом. Благодаря доступности значительного объема данных и увеличению скорости вычислений они превзошли обычные статистические методы. Тем не менее, когда я узнавал больше о том, как они работают и как их применять, я пришел к удивительному факту:..