University · Artificial Intelligence · Probabilistic AI and Bayesian Methods
Causal Inference, Structural Causal Models, and Counterfactual Reasoning
4 Abschnitte
Pearl's do-calculus and causal hierarchy, structural causal models (SCMs), directed acyclic graphs (DAGs), identification of causal effects, the backdoor and frontdoor criteria, potential outcomes framework (Rubin causal model), counterfactual reasoning, and causal discovery algorithms.
Inhaltsübersicht
- The Causal Hierarchy and Structural Causal Models
- The do-Calculus, Backdoor Criterion, and Identifying Causal Effects
- Counterfactual Reasoning and the Potential Outcomes Framework
- Causal Discovery and Causal Reasoning in Machine Learning
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