最新「因果推断Causal Inference」综述论文38页pdf,阿里巴巴、Buffalo、Georgia、Virginia

2020 年 2 月 11 日 专知
最新「因果推断Causal Inference」综述论文38页pdf,阿里巴巴、Buffalo、Georgia、Virginia


数十年来,因果推理是一个跨统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。目前,与随机对照试验相比,利用观测数据进行因果关系估计已经成为一个有吸引力的研究方向,因为有大量的可用数据和较低的预算要求。随着机器学习领域的迅速发展,各种针对观测数据的因果关系估计方法层出不穷。在这项调查中,我们提供了一个全面的综述因果推理方法下的潜在结果框架,一个众所周知的因果推理框架。这些方法根据是否需要潜在结果框架的所有三个假设分为两类。对于每一类,分别对传统的统计方法和最近的机器学习增强方法进行了讨论和比较。并介绍了这些方法的合理应用,包括在广告、推荐、医药等方面的应用。此外,还总结了常用的基准数据集和开放源代码,便于研究者和实践者探索、评价和应用因果推理方法。



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【导读】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日,AAAI 2020 于美国纽约举办。近年来,将传统的处理效果估计方法(如匹配估计器)和先进的表示学习方法(如深度神经网络)相结合的一个新兴的研究方向在广阔的人工智能领域引起了越来越多的关注。来自Georgia、Buffalo、阿里巴巴与Virginia的学者做了因果推理表示学习报告,在本教程中,介绍用于治疗效果估计的传统和最先进的表示学习算法。关于因果推论,反事实和匹配估计的背景也将被包括。我们还将展示这些方法在不同应用领域的应用前景。

摘要

因果推理在医疗保健、市场营销、医疗保健、政治科学和在线广告等许多领域都有大量的实际应用。治疗效果估计作为因果推理中的一个基本问题,在统计学上已被广泛研究了几十年。然而,传统的处理效果估计方法不能很好地处理大规模、高维的异构数据。近年来,将传统的处理效果估计方法(如匹配估计器)和先进的表示学习方法(如深度神经网络)相结合的一个新兴的研究方向在广阔的人工智能领域引起了越来越多的关注。在本教程中,我们将介绍用于治疗效果估计的传统和最先进的表示学习算法。关于因果推论,反事实和匹配估计的背景也将被包括。我们还将展示这些方法在不同应用领域的应用前景。

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数十年来,因果推理是一个跨统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。目前,与随机对照试验相比,利用观测数据进行因果关系估计已经成为一个有吸引力的研究方向,因为有大量的可用数据和较低的预算要求。随着机器学习领域的迅速发展,各种针对观测数据的因果关系估计方法层出不穷。在这项调查中,我们提供了一个全面的综述因果推理方法下的潜在结果框架,一个众所周知的因果推理框架。这些方法根据是否需要潜在结果框架的所有三个假设分为两类。对于每一类,分别对传统的统计方法和最近的机器学习增强方法进行了讨论和比较。并介绍了这些方法的合理应用,包括在广告、推荐、医药等方面的应用。此外,还总结了常用的基准数据集和开放源代码,便于研究者和实践者探索、评价和应用因果推理方法。

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