Razonamiento causal: el razonamiento causal es una poderosa herramienta de modelado para el análisis explicativo que puede hacer que el aprendizaje automático actual sea interpretable.
Cómo combinar el razonamiento causal con el aprendizaje automático para desarrollar algoritmos explicables de inteligencia artificial (XAI) es uno de los pasos clave hacia la inteligencia artificial. Con el fin de acercar el conocimiento del razonamiento causal a los académicos en los campos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, invitamos a investigadores involucrados en el razonamiento causal a escribir esta revisión desde diferentes aspectos del razonamiento causal.
La revisión incluye las siguientes partes:
1. "Evaluación de los efectos causales promedio: una breve revisión y perspectivas".
2. “Atribución del Razonamiento Contrafáctico” del Profesor Li Lian.
3. “La paradoja de Yule-Simpson y la paradoja de la sustitución” del profesor Honest y Frank.
4. El “método CPT de descubrimiento causal” del profesor Xu Lei.
5. “Descubrimiento de relaciones causales a partir de datos de observación” del profesor Zhang Kun.
6. "El papel del argumento formal en el razonamiento y la explicación causal" por el profesor Liao Beishui y el profesor Huang Huaxin.
7. “Inferencia causal en experimentos complejos” del profesor Ding Peng.
8. “Variables instrumentales y métodos de control negativo en la investigación observacional” por el Profesor Wang Miao.
9. "Inferencia Causal con Interferencia" por el Dr. Jiang Zhichao.
Dificultades encontradas al iniciar un negocio:
1. Actualmente mi vida es estable, me siento aburrido y fresco y tengo ganas de iniciar un negocio, pero temo que si fracaso la situación será peor. En este caso, debes pensar claramente qué tipo de vida quieres vivir. Si quieres estabilidad, intenta vivir tu vida. No es necesario buscar problemas al iniciar un negocio. Si desea iniciar un negocio, debe estar preparado para soportar las dificultades y perseverar pase lo que pase.
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