因果推断-学习入门路径

本文介绍了因果推断的重要性,特别是在AI领域的局限性。推荐了入门资源,包括一篇因果分析的教程和Uber的Python包CausalML,以及相关的实战案例,帮助读者理解并应用因果推断技术。

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最近项目中碰到越来越多的【因果推断】的项目。而普通的AI(神经网络)只能预测相关性,不能判断因果,这会严重限制模型的用途。因此向大家隆重推荐以下的文章和包,用于【因果推断】的场景

1)因果推断入门——为什么需要因果分析
https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/landing-page.html

2)机器学习AI时代的因果推断
https://econml.azurewebsites.net/spec/estimation/dr.html

3)Uber出品的因果推断python包
https://github.com/uber/causalml

4)基于3)的实战例子

 

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