awesome causal inference

Impresionante inferencia causal

Una lista seleccionada de increíbles recursos de inferencia causal.
El objetivo de esta lista es servir de punto de partida para familiarizarse con la causalidad.

Tabla de contenido

• Libros

• Cursos

• Vídeos y conferencias

• Herramientas

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Libros

1. El libro del por qué de Judea Pearl, Dana Mackenzie
2. Libro de inferencia causal (¿Qué pasaría si?) de Miguel Hernán, James Robins Descarga GRATUITA
3. Inferencia causal en estadística: introducción por Judea Pearl, Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell
4. Elementos de inferencia causal: fundamentos y algoritmos de aprendizaje por Jonas Peters, Dominik Janzing y Bernhard Schölkopf : descarga GRATUITA
5. Contrafactuales e inferencia causal: métodos y principios para la investigación social por Stephen L. Morgan, Christopher Winship
6. Libro de inferencia causal de Hernán MA, Robins JM Descarga GRATUITA
7. Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia por Judea Pearl
8. Inferencia causal para estadística, ciencias sociales y biomédicas: una introducción por Guido W. Imbens y Donald B. Rubin
9. Inferencia causal: The Mixtape de Scott Cunningham Descarga GRATUITA
10. Inferencia causal para la ciencia de datos por Aleix Ruiz de Villa

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Cursos

1. Introducción a la inferencia causal (otoño de 2020) (gratis)

2. Un curso intensivo sobre causalidad: inferir efectos causales a partir de datos de observación (gratis)

3. Inferencia causal con R - Introducción (gratis)

4. Minicurso de ML causal (gratis)

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Vídeos y conferencias

1. Conferencias sobre causalidad: 4 partes de Jonas Peters
2. Hacia el aprendizaje por refuerzo causal (CRL) - ICML'20 - Parte I Por Elias Bareinboim
3. Hacia el aprendizaje por refuerzo causal (CRL) - ICML'20 - Parte II Por Elias Bareinboim
4. Sobre los fundamentos causales de la IA Por Elias Bareinboim
5. Perla de Judea: razonamiento causal, contrafácticos y el camino hacia la AGI | Podcast de Lex Fridman n.° 56 por Judea Pearl y Lex Fridman
6. Taller NeurIPS 2018 sobre Aprendizaje Causal
7. Bootcamp de inferencia causal por Matt Masten

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Herramientas

1. Hacer por qué | Facilitar la inferencia causal (Python)
2. Ananke: un módulo para la inferencia causal (Python)
3. Causal ML: un paquete para modelado de elevación e inferencia causal con ML (Python)
4. CausalNex: Un conjunto de herramientas para el razonamiento causal con Redes Bayesianas (Python)
5. pgmpy: Biblioteca Python para aprendizaje (Estructura y Parámetro) e inferencia (Estadística y Causal) en Redes Bayesianas