Причинно-следственные выводы в Python: от теории к практике скачать в хорошем качестве

Причинно-следственные выводы в Python: от теории к практике

Доклад доктора Димитры Лиотсиу из Данхамби. Большинство специалистов по данным знают, что «ассоциация не подразумевает причинно-следственную связь». Однако традиционные методы науки о данных и машинного обучения основаны на ассоциации, а не на причинно-следственной связи. В то же время, вопросы о причинно-следственной связи играют центральную роль во многих задачах науки о данных в различных секторах, например, в вопросах об измерении эффектов, движущих факторов, инкрементальности или причинах изменения определённого ключевого показателя эффективности (KPI). В этом докладе мы покажем, как недавно разработанный математический аппарат для причинно-следственной связи (графические причинно-следственные модели и do-calculus) позволяет специалистам по данным переходить от ассоциации к причинно-следственной связи, а также продемонстрируем применение конвейера причинно-следственной связи в науке о данных к проблеме сектора розничной торговли с использованием библиотеки DoWhy на Python. Все необходимые ресурсы, упомянутые в этом докладе, можно найти на нашем сайте: https://datasciencefestival.com/sessi...