« Apprentissage automatique causal » : différence entre les versions
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Dernière version du 24 novembre 2024 à 14:23
Définition
L'apprentissage automatique causal est une méthode d'apprentissage automatique qui utilise les connaissances causales pour formaliser le processus de génération de données sous la forme d'un modèle causal structurel. Les méthodes d'apprentissage automatique causal promettent une robustesse aux changements externes ainsi qu'une modélisation précise des scénarios contrefactuels.
Voir aussi apprentissage profond causal
Français
apprentissage automatique causal
Anglais
causal Machine Learning
CausalML
Causal machine learning is an umbrella term for machine learning methods that use causal knowledge to formalize data-generation process as a structural causal model. Causal machine learning methods promise robustness to exogenous changes and accurate modelling of counterfactual scenarios.
Source
Contributeurs: Arianne
