基于观测数据的因果发现及因果性学习
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发布时间：2024-10-24 08:50
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时间：2024-10-25 13:08
因果发现与因果性学习是探索观察数据背后因果关系的关键工具。在集智俱乐部的活动上，广东工业大学蔡瑞初教授深入剖析了三大类因果关系发现方法：基于约束的PC和IC算法，基于因果函数模型的ANM和PNL，以及混合型方法，它们分别通过性和条件性、函数关系模型和混合概率框架来揭示因果关系。在人工智能领域，因果表征学习作为连接因果科学与深度学习的桥梁，正在成为热门研究方向。
现实中，从观测数据中发现因果结构并非易事，需要额外信息作为桥梁。基于约束的方法通过性和条件性判断，而基于因果函数模型则假设函数关系。混合型方法结合两者优势，处理多变量问题。在隐变量场景下，广义噪声条件和面向不完全观察的算法帮助我们恢复因果结构，即使面对线性非高斯数据。
因果性学习在人工智能中的应用显著，如领域迁移中通过因果机制进行语义信息抽象，推荐系统中解决自选择偏差。这种因果推断能力对于提升机器学习的抽象、推理和可解释性至关重要。
总结来说，因果发现和因果性学习是构建关于世界的稳定模型的重要步骤，尽管它们面临理论，但仍为人工智能领域的进步提供了有力工具。在实践中，两者相互促进，蔡瑞初教授的讲解和研究为这一领域带来了新的洞察。
