Раскрытие сути зависимости и ее важность в причинно-следственной связи и причинно-следственной проверке

Раскрытие сущности зависимости и ее роль в причинно-следственной связи и проверке

Пошаговое руководство по пониманию концепции зависимости и применению ее для проверки направленных ациклических графов с использованием Python

Введение

Каузальная выводимость – это развивающаяся область науки о данных, которая занимается определением причинно-следственных связей между событиями и результатами, и она имеет потенциал значительно увеличить ценность, которую машинное обучение может создать для организаций.

Например, традиционный алгоритм машинного обучения может предсказывать, какие заемщики по кредиту склонны к невыплатам, тем самым обеспечивая превентивное вмешательство с клиентами. Однако, хотя этот алгоритм будет полезен для снижения дефолтов по кредиту, у него не будет понятия о том, почему они произошли, и хотя превентивное вмешательство полезно, знание причин дефолтов позволило бы устранить коренные причины. В этом мире превентивное вмешательство может перестать быть необходимым, потому что факторы, которые приводят к дефолтам, были окончательно исключены.

В этом заключается обещание каузальной выводимости и почему она имеет потенциал привести к значительным результатам и последствиям для тех организаций, которые могут использовать этот потенциал.

Существует несколько подходов, но наиболее распространенный подход обычно начинается с добавления данных “Направленного Ациклического Графа”, который описывает и визуализирует причинно-следственные связи в данных, а затем использует техники каузальной выводимости для задания вопросов типа “что-бы-если”.

• Преподавание – это трудно как обучать маленьких моделей и превосходить крупные аналоги
• RAG Как общаться с вашими данными
• Набор инструментов данных ученого Анализ

Проблема

Направленный ациклический граф (DAG), который описывает причинно-следственные связи в данных, обычно создается вручную (или полуавтоматически) совместной работой данных ученых и экспертов в области. Таким образом, DAG может быть неправильным, что приведет к недействительным причинным расчетам, ошибочным выводам и, потенциально, неправильным решениям.

Возможность

Существует ряд техник для “Подтверждения причинности” (процесс проверки DAG на соответствие с данными), и если эти техники работают, они могут минимизировать или устранить ошибки в DAG, тем самым обеспечивая…