DataFunSummit:2023年因果推断在线峰会-核心PPT资料下载

一、峰会简介

因果推断是指从数据中推断变量之间的因果关系,而不仅仅是相关关系。因果推断可以帮助业务增长理解数据背后的机制,提高决策的效率和质量,避免被相关性误导,找到真正影响业务的因素和策略。

因果推断在推荐系统中的应用已有大量实践,其收益非常多。因果推断可以帮助推荐系统理解数据背后的机制,提高模型的可解释性、可迁移性、鲁棒性和公平性等方面,缓解数据偏差、数据缺失、数据噪声等基本问题,还可以实现一些超越精度的目标,例如多样性、可控性、用户满意度等。

因果推断与机器学习的结合有两种主要的路径,其一是基于机器学习模型做因果推断任务,其二是在机器学习模型中融入因果推断性质。两者的结合已经到了更加深入的阶段,在大模型发展趋势下,基于大模型的因果推断已经有一定成果,结合因果推断的机器学习则深入到了因果框架的更深层次,应用方面也不限于推荐、风控等场景。

本次峰会包含:AB实验论坛,反事实推理论坛,风控与因果推断论坛,观测因果论坛,图与因果推断论坛,推荐与因果推断论坛,因果分析论坛,因果推断机器学习论坛等。

二、峰会核心资料清单

AB实验论坛

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反事实推理论坛

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风控与因果推断论坛

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观测因果论坛

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图与因果推断论坛

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推荐与因果推断论坛

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因果分析论坛

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因果推断机器学习论坛

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四、获取大会核心PPT全套资料

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