人工智能因果推断书籍，人工智能 因果

因果学习的三个层次

1、因果学习的三个层次分别为：哲学基础 因果性被视为认知工具和下一代AI革命的关键驱动力，强调因果关系的有向性，即明确的方向性和干预属性。 反事实因果观念在哲学讨论中尤为重要，探讨在假设过去事件不发生的情况下，特定因素是否导致最终结果的变化。

2、因果推断的三个层次包括：经济学框架与机器学习。其中，偏最小二乘回归（PLS回归）是一种统计学方法，通过投影预测变量和观测变量到一个新空间来寻找一个线性回归模型，常用于解决共线性问题、多个因变量Y同时分析、以及处理小样本时影响关系研究。

3、在演讲中，刘礼强调了因果学习的重要性，并讨论了其与传统统计学之间的对比。他指出，基于数据驱动的机器学习方法往往只能揭示变量之间的相关性，而非因果性。在辨析因果关系时，需要考虑混淆变量，以避免伪相关。

4、递归因果关系：指一个因素引起另一个因素，后者再引起一个结果的因果链条关系，如顺序学习理论中的知识迁移过程。因果联系的复杂性 非线性关系：因果联系可能表现出非线性特征，即小的变化可能引起系统的剧烈反应，如混沌理论中的蝴蝶效应。

因果推断(causalinference)是回归(regression)问题的一种

讨论因果推断与回归分析之间的关系是一个复杂且深入的领域，但通过具体的例子和理论分析，我们可以逐步理解其背后的逻辑。在对回归分析的常见误解中，认为它只能研究相关性而非因果关系的观点是不全面的。然而，实际操作中，回归分析确实容易被误导，因为可能有未被考虑到的混杂变量（confounding variable）影响结果。

基本概念 定义：因果推断是在给定某一结果发生的条件下，对因果关系进行描述的过程。它旨在从数据中推断出变量之间的因果联系。主要方法 随机对照试验：传统的因果推断方法，通过对比不同组的结果来推断因果关系。但这种方法在实际应用中可能受限于时间和成本。

因果推理，或称为反事实推理，是基于某些前提推断结论的行动。它主要解决的是“如果...会怎样”的问题，例如在与家人的旅行前，可能会对行程、目的地、天气等因素有疑问，这些疑问就属于反事实推理范畴。

首先，我们需要理解因果推断的概念。因果推断是在给定某一结果发生的条件下，对因果关系进行描述的过程。通常，我们通过随机对照试验来推断因果关系，但这种方式在实际应用中可能受限于时间和成本。因此，研究者开始探索从观察数据中进行因果推断的方法，例如潜在结果框架和结构因果模型等。

基于观测数据的因果发现及因果性学习

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，它们分别通过独立性和条件独立性、函数关系模型和混合概率框架来揭示因果关系。

在观测数据下进行Uplift建模的因果纠偏，主要可以通过以下几个方面进行：理解并解决模型中的不确定性：借鉴CVR预估技术来增强模型的稳定性。通过处理treatment特征的交互和用户长期兴趣，提升treatment effect的预测精度。数据清洗和特征工程：进行数据清洗以减少数据中的噪声和异常值。

因果强化学习入门的核心内容包括以下三个方面：Generalized Policy Learning ：核心任务：利用观测数据加速学习，但需考虑未观测到的confounder的影响。

重要性：在实验条件受限时，DiD方法尤为重要，它基于观测数据来判断因果关系。通过比较施加干预前后用户的行为变化，DiD方法能够提供关于游戏内事件对用户行为影响的初步证据。应用场景：在游戏留存分析中，DiD方法常用于评估特定干预对用户留存率的影响。

关联是指基于观察数据，我们发现某些变量之间存在某种规律性联系。然而，统计学中的关联并不等同于因果推断中的关联，后者要求我们通过主动干预变量来探究因果效应。干预指的是通过改变某个变量的值，观察其对其他变量的影响。而反事实则是对那些我们无法直接观察到的结果进行想象与推断。

人工智能专业学什么

人工智能专业主要学习数学基础课程、算法基础课程以及人工智能相关领域的专业知识，就业前景广阔且好就业。主要学习内容 数学基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学、数值分析等，这些课程为后续的算法学习和人工智能应用打下坚实的数学基础。

人工智能专业学习内容主要包括以下几个方面：核心理论与技术：人工智能基础：学习人工智能的基本概念、原理和方法，理解人工智能的发展历程和现状。机器学习与深度学习：掌握机器学习算法和深度学习模型，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，以及深度学习框架的使用。

中山大学人工智能专业主要学习以下内容：核心课程：涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。学生将深入了解这些技术的基本原理和最新进展。应用领域学习：学生将学习如何将人工智能技术应用于智能控制、智能制造、智能医疗、智能金融等各个领域。

人工智能专业学习的科目主要包括以下几类：基础理论与哲学伦理：认知心理学：研究人类的认知过程，为人工智能提供心理学基础。神经科学基础：探讨神经系统的结构和功能，为人工智能的神经网络模型提供生物学依据。

专业关联：人工智能是计算机学科的一个分支，因此计算机科学与技术专业是学习人工智能的重要基础。学习内容：包括大数据技术导论、数据采集与处理、Web开发、统计与数据分析、机器学习等，这些课程对于理解人工智能的核心技术至关重要。

人工智能专业学习的科目主要分为两大类：以算法为中心的课程 认知心理学：研究人类认知过程及其神经机制的学科，为理解人工智能中的智能行为提供基础。 神经科学基础：探讨神经系统结构与功能，有助于理解人工智能中的神经网络模型。