Потрясающий причинно-следственный вывод
Кураторский список замечательных ресурсов по причинно-следственным выводам.
Цель этого списка — послужить отправной точкой для знакомства с причинностью.
Оглавление
Книги
Курсы
Видео и лекции
Инструменты
Книги
- Книга «Почему» Джуди Перл, Дана Маккензи
- Книга «Каузальный вывод (Что если)» Мигеля Эрнана и Джеймса Робинса Скачать БЕСПЛАТНО
- Причинно-следственный вывод в статистике: учебник Джуди Перл, Мэделин Глимур, Николаса П. Джуэлла
- «Элементы причинного вывода: основы и алгоритмы обучения», Йонас Петерс, Доминик Янцинг и Бернхард Шёлкопф — скачать БЕСПЛАТНО
- Контрафакты и причинный вывод: методы и принципы социальных исследований Стивена Л. Моргана, Кристофера Уиншипа
- Книга «Каузальный вывод» Эрнана М.А., Робинса Дж.М. Скачать БЕСПЛАТНО
- Причинность: модели, рассуждения и выводы Джуди Перл
- Причинно-следственный вывод для статистики, социальных и биомедицинских наук: введение Гвидо В. Имбенса и Дональда Б. Рубина
- Причинный вывод: микстейп Скотта Каннингема скачать БЕСПЛАТНО
- Причинно-следственный вывод для науки о данных, Алейкс Руис де Вилья
Курсы
Введение в причинный вывод (осень 2020 г.) (бесплатно)
Ускоренный курс причинности: определение причинных эффектов на основе данных наблюдений (бесплатно)
Причинный вывод с помощью R – Введение (бесплатно)
Мини-курс «Каузальное машинное обучение» (бесплатно)
Видео и лекции
- Лекции о причинности: 4 части Джонаса Питерса
- На пути к обучению с причинно-следственным подкреплением (CRL) - ICML'20 - Часть I Элиас Барейнбойм
- На пути к обучению с причинно-следственным подкреплением (CRL) - ICML'20 - Часть II Элиас Барейнбойм
- О причинных основах ИИ Элиас Барейнбойм
- Джудея Перл: причинно-следственные рассуждения, контрфактические утверждения и путь к ОИИ | Подкаст Лекса Фридмана № 56, Джудея Перл и Лекс Фридман
- Семинар NeurIPS 2018 по причинному обучению
- Учебный курс «Каузальный вывод», Мэтт Мастен
Инструменты
- Почему | Упрощение причинно-следственной связи (Python)
- Ананке: модуль причинно-следственного вывода (Python).
- Причинное машинное обучение: пакет для моделирования подъемов и причинного вывода с помощью машинного обучения (Python)
- CausalNex: набор инструментов для причинно-следственных рассуждений с помощью байесовских сетей (Python).
- pgmpy: библиотека Python для обучения (структура и параметры) и вывода (статистического и причинного) в байесовских сетях.
