Fugu-MT 論文翻訳(概要): Applied Causal Inference Powered by ML and AI

論文の概要: Applied Causal Inference Powered by ML and AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02467v1
Date: Mon, 4 Mar 2024 20:28:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 16:56:47.994531
Title: Applied Causal Inference Powered by ML and AI
Title（参考訳）: MLとAIを利用した応用因果推論
Authors: Victor Chernozhukov, Christian Hansen, Nathan Kallus, Martin Spindler, Vasilis Syrgkanis
Abstract要約: 本書は古典的構造方程式モデル(SEM)とその現代AI等価性、有向非巡回グラフ(DAG)および構造因果モデル(SCM)のアイデアを提示する。それは、現代の予測ツールを使用して、そのようなモデルで推論を行うダブル/デバイアスド機械学習メソッドをカバーしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 54.88868165814996
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: An introduction to the emerging fusion of machine learning and causal inference. The book presents ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modern AI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and covers Double/Debiased Machine Learning methods to do inference in such models using modern predictive tools.
Abstract（参考訳）: 機械学習と因果推論の新たな融合入門本書は、古典的構造方程式モデル(SEM)とその現代のAI等価性、有向非巡回グラフ(DAG)と構造因果モデル(SCM)のアイデアを提示し、現代の予測ツールを使用してそのようなモデルで推論を行うダブル/デバイアスド機械学習手法をカバーする。

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