놀라운 인과 추론
훌륭한 인과 추론 리소스를 엄선한 목록입니다.
이 목록의 목표는 인과관계에 익숙해지기 위한 출발점을 제공하는 것입니다.
목차
서적
- 왜의 책 - Judea Pearl, Dana Mackenzie
- Miguel Hernán, James Robins의 인과 추론 도서(What If) 무료 다운로드
- 통계의 인과 추론: 입문서 작성자: Judea Pearl, Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell
- 인과 추론의 요소: Jonas Peters, Dominik Janzing 및 Bernhard Schölkopf의 기초 및 학습 알고리즘 - 무료 다운로드
- 반사실적 및 인과 추론: 사회 연구를 위한 방법 및 원리 - Stephen L. Morgan, Christopher Winship
- Hernán MA, Robins JM의 인과 추론 도서 무료 다운로드
- 인과관계: 모델, 추론 및 추론 - Judea Pearl
- 통계, 사회, 생명의학을 위한 인과 추론: Guido W. Imbens와 Donald B. Rubin의 소개
- 인과 추론: Scott Cunningham의 The Mixtape 무료 다운로드
- 데이터 과학을 위한 인과 추론 - Aleix Ruiz de Villa
행동
인과추론 입문(2020년 가을)(무료)
인과관계 단기집중과정: 관찰 데이터에서 인과관계 추론(무료)
R을 이용한 인과 추론 - 소개(무료)
Causal ML 미니 코스(무료)
동영상 및 강의
- 인과관계에 대한 강의: 조나스 피터스(Jonas Peters)의 4부
- 인과 강화 학습(CRL)을 향하여 - ICML'20 - 1부 작성자: Elias Bareinboim
- 인과 강화 학습(CRL)을 향하여 - ICML'20 - 2부 작성자: Elias Bareinboim
- 엘리아스 바레인보임(Elias Bareinboim)의 AI의 인과적 기초에 대하여
- Judea Pearl: 인과 추론, 반사실적, AGI로 가는 길 | Lex Fridman 팟캐스트 #56 작성자: Judea Pearl 및 Lex Fridman
- NeurIPS 2018 인과 학습 워크숍
- 인과 추론 부트캠프 - Matt Masten
도구
- 두와이 | 인과 추론을 쉽게 만들기(Python)
- Ananke: 인과 추론을 위한 모듈(Python)
- 인과 ML: ML(Python)을 사용한 향상 모델링 및 인과 추론을 위한 패키지
- CausalNex: 베이지안 네트워크(Python)를 사용한 인과 추론용 툴킷
- pgmpy: 베이지안 네트워크의 학습(구조 및 매개변수) 및 추론(통계 및 인과)을 위한 Python 라이브러리
