.fb-comments,.fb-comments span,.fb-comments span iframe[style]{ min-width:100%!important;width:100%!important}
Skutek przyczynowy oznacza, że pewien czynnik występuje w zależności od wszystkiego, co do tej pory się wydarzyło. W biznesie, przyczynowy wpływ lekarstwa jest naprawdę ważny, na przykład, zmiana czcionki strony internetowej skoncentrowana na ilości czasu używanego przez użytkownika. Środki zaradcze mogą być binarne lub mogą być stałe.
Komponenty mylące: jest to trzecia zmienna podczas badania wyniku i wpływania na związek romantyczny.
Często , istnieją mylące aspekty, które wpływają na wyleczenie tak samo dobrze, jak ich związek z odpowiedzią i oszacowaniem przyczynowym. Zarządzanie czynnikami zakłócającymi, gdy środki zaradcze są binarne, jest bardzo dobrze zbadane, podczas gdy nie jest to podobne w przypadku opcji leczenia, które są stałe. Naukowcy Amazon opracowali nową strategię szacowania efektów terapii, które są w toku.
Wyniki skłonności
Bieżące rozwiązania wywołują nieskończenie wiele osiągalnych rezultatów za sztukę. W tej sytuacji istnieje coś zidentyfikowanego jako krzywa reakcji, która jest mapowaniem pomiędzy bieżącym wkładem a bieżącym wyjściem. Jeśli jest jakiś pomyłka, trudno jest zdecydować o małżeństwie przyczynowym między nimi. Konwencjonalnym sposobem wyjaśnienia tego jest ważenie wyniku skłonności.
Jednak oceny skłonności mogą czasami być znaczne, co powoduje brak równowagi i możliwości sprzedaży, które uniemożliwiają wnioskowanie. Stosuje się równoważenie entropii, które wybiera wagi tego typu, w których różnica między nimi jest minimalna (lub entropia jest najwyższa).
Równoważenie wniosków do końca
Nowy algorytm koncentruje się na równoważeniu entropii i uczy się wag, aby zwiększyć wnioskowanie przyczynowe poprzez optymalizację od końca do zamknięcia. Artykuł pokazuje spójność strategii. Zbadali również skutki błędnej specyfikacji w systemie generowania sztucznych faktów. tj. produkt zwykle zbiega się z fantastycznym oszacowaniem rzeczywistej operacji odpowiedzi, niezależnie od niedokładnej początkowej odmiany losowych operacji reakcji.
Ta nowa technika, w porównaniu z najlepiej działającym poprzednikiem, poprawiła jej oznacza błąd kwadratowy o 27%, gdy związek między zmienną odpowiedzi i interwencją jest liniowy i o 38%, gdy jest nieliniowy.
Podsumowując, zespół badawczy zaprojektował nowy algorytm do szacowania skutków konsekwentnie zróżnicowanego środka. Ta technika działa przy użyciu uczenia maszynowego od zakończenia do zatrzymania, równoważenia entropii i ważenia ocen skłonności.
Ten artykuł został napisany jako artykuł podsumowujący przez członków personelu Marktechpost w zależności od opracowania „Wyważanie od zakończenia do zakończenia dla przyczynowo-ciągłego Szacowanie wpływu leczenia”. Cała historia kredytowa dla tej eksploracji trafia do badaczy tej pracy. Sprawdź papier i post referencyjny. Pamiętaj, że nie powinieneś zapominać o byciu częścią naszego subreddita ML 
Prathvik jest stażystą zajmującym się materiałami badawczymi ML/AI w MarktechPost, jest studentem trzeciego roku studiów licencjackich w IIT Kharagpur. Pasjonuje się wyszukiwaniem urządzeń i informatyką. Z entuzjazmem odkrywa zastosowania w różnych dziedzinach badań.
Oceń ten post
Udostępnianie to troska!
