Kausale Inferenz
Eine Methode in KI und Statistik, die zur Bestimmung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verwendet wird und hilft, die Auswirkungen von Interventionen oder Änderungen von Variablen zu verstehen.
Definition
Geht über die Korrelation hinaus und verwendet Techniken (z. B. randomisierte Studien, instrumentelle Variablen, Propensitätswerte), um die Wirkung eines einzelnen Faktors zu isolieren. In der KI helfen Kausalmodelle dabei, vorherzusagen, was passieren wird, wenn Sie eine Richtlinie oder ein Merkmal ändern, sodass Entscheidungsträger auf der Grundlage zuverlässiger „Was-wäre-wenn“ -Erkenntnisse handeln können, anstatt auf bloßen Assoziationen.
Real-World Example
Ein medizinisches Forschungsteam verwendet kausale Rückschlüsse auf Patientendaten, um festzustellen, dass die Reduzierung einer bestimmten Medikamentendosis um 10% zu einem Rückgang der Nebenwirkungsraten um 5% führt — ein Leitfaden für sicherere Verschreibungen.
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