人工智能因果推理的应用案例-人工智能因果推理的应用案例有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能因果推理的应用案例的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能因果推理的应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 因果推理五种方法？
2. 深度学习不能做因果推理吗？

因果推理五种方法？

因果推断的5种常用计量方法

1 控制回归法（Controlled Regression）

2 断点回归设计法（Regression Discontinuity Design，RDD）

3 倍差法（Difference-in-Difference，DID）

4 固定效应回归法（Fixed Effects Regression）

5 工具变量法（Instrumental Variable，IV）

深度学习不能做因果推理吗？

机器学习（深度学习）和因果推断是可以互相帮助的

机器学习帮助因果推断：事实上用机器学习模型帮助解决因果推断问题的work从16年开始已经不少了。从早期的bayesian additive regression tree到causal forest，再到nn为基础的learning representation for counterfactual inference (ICML 16)及其续作和以及变分推断的贝叶斯神经网络为基础的cevae (Neurips 17)。

最简单地说，DL学到的是多因素联合分布，推理需要的是将联合分布分解成因子结构，即多个简单条件概率的乘积，同时明确各个因子的可解释性，而当前的DL难以解释各因素意义，基本是个黑盒子，不是说不能而是需要变革。

到此，以上就是小编对于人工智能因果推理的应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能因果推理的应用案例的2点解答对大家有用。

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